テキスト情報を用いた表構造の修正

画像やPDFとして保存された文書から表の構造を抽出する試みは多く行われており、特に画像認識モデルを用いた手法の性能が良いことが知られている。しかし、多種多様な表の抽出において、一律に高い抽出性能を出すことは難しい。本論文では、表の性質によらず共通して現れる抽出誤りを修正する、テキスト情報を活用する方法を提案する。多様な形式の表データセットで評価することで、提案手法がロバストに表構造の抽出性能を向上させることを示す。