抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,グリッドテーブル類似性(GriTS)と呼ばれるテーブル構造認識(TSR)評価のための新しいクラスのメトリックを提案した。事前計量とは異なり,GriTSはマトリックスとしてその自然形式で直接予測テーブルの正当性を評価する。行列間の類似性測度を作成するために,2次元最大共通部分構造(2D-LCS)問題を一般化し,それはNP困難であり,2D最も類似した下部構造(2D-MSS)問題であり,それを解くための多項式時間発見的方法を提案した。このアルゴリズムは,マトリックス間の真の類似性に上限と下限の両方を生成する。著者らは,実際には,これらの限界間にほとんど差がないという大きな実世界データセットの評価を用いて示す。GriTSを他の計量と比較し,行列類似性がTSR性能評価の代替案よりも望ましい挙動を示すことを経験的に検証した。最後に,GriTSは,同じフレームワーク内の細胞トポロジー認識,細胞位置認識,および細胞コンテンツ認識のすべての3つのサブタスクを統一し,それは,評価を単純化し,異なるタイプのTSRアプローチにわたってより意味のある比較を可能にする。コードはhttps://github.com/microsoft/table transformerで放出される。【JST・京大機械翻訳】