テキスト情報を用いた表構造の修正

文書中の表（テーブル）には有用な情報が豊富に含まれているが、画像やPDFとして保存された表からそれらを確実に抽出することは容易ではない。文書からの表抽出のタスクは、大きく「表領域の特定」と「表構造の抽出」から成る[4,2]。ここで表構造とは、各セルが表のm列n行に属する、という情報である。セルは空白セルであるか、あるいは文書中の座標と紐づいたテキストを含む。ここでは数字を含む文字列全般をテキストとして扱う。表構造が抽出されれば、例えばhtmlで表を再構築することができる。図1は文書中の表と表抽出結果の一例である。表抽出タスクを解くアプローチとして、深層学習による画像認識モデルの応用が近年盛んである[10,7,5]。しかし、画像認識モデルによるアプローチには2つの課題がある。1つは、表領域と表構造の抽出性能が表の形式に大きく依存して変化することである。表抽出向け画像認識モデルの訓練データとして、科学論文や経済レポート中の表などが通常利用される[11,10,7]。これらのデータで訓練されたモデルは、実ビジネスでの適用対象となる請求書やバランスシート(例えば[12,13]）に対しては抽出精度が高くない。この問題を解決するために対象分野の表を含む文書を用意してモデルをファインチューニングすることは可能であるが、表抽出の訓練データ作成には多大なアノテーションコストを要するため[9]、多数の表形式に対して都度ファインチューニングを実施することは現実的ではない。もう1つの課題は、従来の画像認識モデルによる表抽出では、表のセル内テキスト情報が表構造を読み解く手がかりを与えるにも関わらず利用されないことが多い点である。本研究では、テキスト情報を利用して表構造の抽出性能を向上させる方法を検討する。特に、表抽出のSotAである画像認識モデルによりあらかじめ抽出された表に対して、表構造の誤りを修正する後処理の手法を提案する。提案手法では入力の表構造から異常セルを特定し、テキスト情報を用いて可能な表変形を検討することで表構造の誤りを修正する。実用上、後処理の実行時間は、画像認識モデルによる表構造の抽出時間に比べて小さいことが望ましい。このため、自然言語処理においても様々な分野で効果を発揮する深層学習モデルは使用せず、軽量かつ表データのドメインに依存しない手法を考案した。種々のドメインの表データでの実験を行い、提案手法を用いることで表構造の抽出性能が画像認識モデルによる結果よりも向上することが確かめられた。本手法はまた、修正の対象となる表がどのようなアプローチによって抽出されたものなのかを問わない。例えば人手で作成した表に対して誤りが含まれている可能性があった時、それを修正するという場面でも利用が可能である。