표를 기계가 읽을 수 있게
문서의 표는 내용을 비교하기 쉽게 배열하지만 PDF나 영상에서는 구조를 바로 꺼내기 어렵다. 행과 열의 배치뿐 아니라 셀의 내용도 함께 복원하는 것이 표 인식의 과제다.
PDF와 XML의 자동 대응
PubMed Central의 공개 논문에서 XML과 PDF 표현을 맞추어 표 영상과 HTML을 생성했다. 약 56만 8천 개의 표 영상에 대응하는 구조 표현을 제공한다.
구조와 내용의 두 디코더
같은 연구는 영상에서 HTML을 만드는 EDD 모델도 제안했다. 구조 디코더가 표의 구조를 복원하고 셀 디코더가 내용을 인식하도록 돕는 두 디코더 구성을 사용한다.
트리 편집 거리 기반 평가
TEDS는 트리 편집 거리에 기반한 유사도로 표 인식 결과를 평가한다. 단순한 문자 오류뿐 아니라 셀 정렬이 어긋난 경우도 반영하려는 지표이며, 같은 논문에서 모델과 함께 제안했다.
관련 문서
PubTables-1M / PubLayNet / HTML / 트리 편집 거리 / 광학 문자 인식 / 문서 분석