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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 889 - 892 (4page)
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표 인식은 주어진 표 영상에서 표의 구조를 추출하는 작업이다. 표의 구조를 이해하는 데에 있어 가장 어려운 점은 병합된 셀을 인식하는 것이다. 한편, 최근 사전 학습 기반의 문서 인식 모델이 활발히 연구되고 있다. 사전 학습 기반의 모델을 다양한 문서 인식 태스크에서 좋은 성능을 보여주고 있으나, 표 인식에 적용한 사례는 제한적이다. 이에 따라, 본 논문에서는 사전 학습 기반의 문서 인식 모델을 사용하여 표 구조 인식 문제를 시퀀스 생성 문제로 해결한다. 이때 단순한 파인튜닝 기법으로는 복잡한 표를 처리하는 데에 한계를 보여, 이를 해결하기 위해 표 인식에 필요한 다양한 하위 태스크를 제안하여 이를 학습 세트에 포함하였다. 이는 추가적인 레이블이나 메모리를 필요로 하지 않는 효과적인 학습 방법으로, 벤치마크 데이터 세트에 대한 실험을 통해 전체적인 표 구조 인식 성능이 향상됨을 보였다.
목차
요약
1. 서론
2. 제안하는 방식
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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