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- Scientific evidence extraction [0.0]
我々は新しいデータセットである Tables One Million (PubTables-1M) と新しいメトリクスのクラスである PubMed grid table similarity (GriTS) を提案する。 PubTables-1Mは、これまでで最大のデータセットの約2倍の大きさである。 PubTables-1Mでトレーニングしたオブジェクト検出モデルは,検出,構造認識,機能解析の3つのタスクすべてに対して,アウト・オブ・ザ・ボックスで優れた結果が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Sep 2021 19:42:07 GMT)- 簡単そうで（？）難しいPDFドキュメント内表形式データの認識とデータ抽出に関する論文。大規模（948K≒1M）なデータセットPubTable-1Mを作成、DETR(Detection Transformer)を TD (Table Detection), TSR(Table Structure Recognition), FA (Functional Analysis)に適用、優れた性能を達成したとのこと。
- リポジトリはhttps://github.com/microsoft/table-transformer
- Why Do We Click: Visual Impression-aware News Recommendation [108.7]
この作品は、ユーザーがニュースを閲覧する際に感じる視覚的印象に基づいてクリック決定を行うという事実にインスパイアされている。 本稿では,ニュースレコメンデーションのためのビジュアル・セマンティック・モデリングを用いて,このような視覚印象情報を捉えることを提案する。 さらに、グローバルな視点から印象を検査し、異なるフィールドの配置や印象に対する異なる単語の空間的位置などの構造情報を抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Sun, 26 Sep 2021 16:58:14 GMT)- 画像を併用してレコメンデーションの精度を上げる研究。様々なセッティングで性能向上を確認している。
- https://github.com/JiahaoXun/IMRec がリポジトリとのこと。