Notice bibliographique
Résumé
Tables, ubiquitous in data-oriented documents like scientific papers and financial statements, organize and convey relational information. Automatic table recognition from document images, which involves detection within the page, structural segmentation into rows, columns, and cells, and information extraction from cells, has been a popular research topic in document image analysis (DIA). With recent advances in natural language generation (NLG) based on deep neural networks, data-to-text generation, in particular for table summarization, offers interesting solutions to time-intensive data analysis. In this paper, we aim to bridge the gap between efforts in DIA and NLG regarding tabular data: we propose WEATHERGOV+, a dataset building upon the WEATHERGOV dataset, the standard for tabular data summarization techniques, that allows for the training and testing of end-to-end methods working from input document images to generate text summaries as output. WEATHERGOV+ contains images of tables created from the tabular data of WEATHERGOV using visual variations that cover various levels of difficulty, along with the corresponding human-generated table summaries of WEATHERGOV. We also propose an end-to-end pipeline that compares state-of-the-art table recognition methods for summarization purposes. We analyse the results of the proposed pipeline by evaluating WEATHERGOV+ at each stage of the pipeline to identify the effects of error propagation and the weaknesses of the current methods, such as OCR errors. With this research (dataset and code available here1), we hope to encourage new research for the processing and management of inter- and intra-document collections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».