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電子図書館構築のための文書データ入力支援システムの高機能化

完善电子图书馆建设文档数据输入支持系统的功能

基本信息

批准号：
09780391
负责人：
黄瀬浩一
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Osaka Prefecture University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1997
资助国家：
日本
起止时间：
1997 至 1998
项目状态：
已结题

项目摘要

昨年度に引続き,文書画像のレイアウト解析の高機能化に関する研究を行うと共に,電子テキストを対象として,ハイパーテキストリンク自動生成について検討を行った.概要は以下の通りである.1. ポロノイ図を用いた文字列抽出法の改良昨年度に提案した文字列抽出法について,抽出に用いる特徴量や処理アルゴリズムの改良を行った.また,マンハッタンレイアウト,非マンハッタンレイアウトの文書画像50サンプル(各25サンプル)を対象として実験を行い,性能を評価した.その結果,平均処理時間約7秒(Pentium II 300MHz),文字列抽出率89.6%という結果を得,処理精度的には課題が残るものの,高速に処理可能であることがわかった.2. ブロック抽出結果を用いた文字列抽出法の検討上記手法の処理誤りの多くは,局所的な制約のみを考慮して文字列を抽出することに起因する.そこで,ブロックという大域的な領域の抽出結果を用いて,文字列抽出の誤りを訂正する処理を考案し,弛緩法に基づいて実現した.同じ機器,サンプルを用いて評価実験を行ったところ,平均処理時間52秒,文字列抽出率90.6%を得た.処理誤りの殆んどはブロック抽出誤りに起因するものであった.3. ハイパーテキストリンクの自動生成法の検討ハイパーテキストリンクをいかに生成するかは,電子図書館を実現する上で重要な問題である.予めシステム作成者がリンクを生成しておくのではなく,利用者の要求に応じてリンクが生成できれば,よりユーザフレンドリなシステムとなる.そこで本研究では,電子テキストを対象に,ユーザが興味を持つ文書の一部(例示部分)を例示すると,それに関連した部分(関連部分)を文書データベースから抽出する手法を検討した.本手法の特徴は,単語出現密度を用いて関連部分を同定する点にある.実験の結果,再現率62.9%,適合率58.8%を得,本手法の有効性を確認した.

Last year, the research on the high functionality of document image analysis was carried out in the field of electronic image analysis, and the automatic generation of document images was carried out in the field of electronic image analysis. Summary: 1. An improved method for extracting character strings from a list of characters used in a list of characters used in a list For example, if you want to make a comment, you can make a comment on it. The average processing time is about 7 seconds (Pentium II 300MHz), the extraction rate of character string is 89.6%, the processing accuracy is the problem, and the high speed processing is possible. The text string extraction method is used to analyze the processing errors of the above method, and the constraints of the bureau are considered to extract the text string. For example, the extraction result of large domain is used, the error of text string extraction is corrected, and the basic method of relaxation is realized. On the same machine, the average processing time was 52 seconds, and the extraction rate of text string was 90.6%. Processing error: cause of extraction error: 3. The automatic generation method of electronic library is discussed. For the creator of the system, the request is generated, and the user requests the request is generated. In this study, the author discusses the methods of extracting information from electronic documents, such as the part of interesting documents (example part), the part of related documents (related part), and the part of interesting documents (example part). This technique is characterized by the fact that the appearance density of a single language is the same as that of a related part. As a result, the reproduction rate was 62.9%, the fit rate was 58.8%.