画像ベースとテキストベースのモデルを用いた表の構造解析の性能検証

表は科学論文，webサイト，新聞など様々な媒体に現れるため，表を解析することは膨大な文書を管理するために重要である．表の構造解析を解くために，深層学習ベースの画像エンコーダとテキストデコーダから構成される画像ベースのモデルが考案され，非常に高い精度を達成している．一方，エンコーダにマルチモーダルのモデルを使用する研究が登場している．こうした背景から実際にエンコーダには画像ベースのモデルとマルチモーダルのモデルのどちらが優れているか比較することは重要である．本研究では，表の構造解析のエンコーダ・デコーダモデルを構築し，エンコーダに画像ベース，テキストベース,マルチモーダルの3つの異なるモデルを使用し，表の構造解析のスコアを比較することで，どのモデルが優れているのかの比較を行なった．実験の結果，画像ベースのアプローチが良いと示唆された.