Nutzung maschinellen Lernens zur Extraktion von Paragraphen aus PDF-Dokumenten
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- Karlheinz Beckenbauer
- vor 6 Jahren
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1 Nutzung maschinellen Lernens zur Extraktion von Paragraphen aus PDF-Dokumenten Albert-Ludwigs-Universität zu Freiburg Maximilian Dippel
2 Überblick I Einführung Problemstellung und Motivation Ziele II Ausführung Nutzung von maschinellem Lernen Erzeugung von Trainingsdaten III Analyse Laufzeit der Algorithmen Qualität der Ergebnisse Slide 2
3 Überblick I Einführung Problemstellung und Motivation Ziele II Ausführung Nutzung von maschinellem Lernen Erzeugung von Trainingsdaten III Analyse Laufzeit der Algorithmen Qualität der Ergebnisse Slide 3
4 Problemstellung und Motivation Slide 4
5 Problemstellung und Motivation Converter Slide 5
6 Problemstellung und Motivation Input Converter Output Slide 6
7 Problemstellung und Motivation Wir haben den reinen Text aber sonst keine Informationen Slide 9
8 Problemstellung und Motivation Gedankenspiel Literaturrecherche Vielleicht wollen wir... den ganzen Absatz bei Treffern Bildunterschriften filtern den Abstract extrahieren alle Titel auflisten Strukturierung des reinen Textes Slide 10
9 Problemstellung und Motivation Converter Slide 11
10 Problemstellung und Motivation Input Converter Output Thema dieser Arbeit Slide 12
11 Ziele Was sind Paragraphen? Text-Abschnitte Überschriften und Titeln Referenzen... Slide 13
12 Überblick I Einführung Problemstellung und Motivation Ziele II Ausführung Nutzung von maschinellem Lernen Erzeugung von Trainingsdaten III Analyse Laufzeit der Algorithmen Qualität der Ergebnisse Slide 18
13 Nutzung von maschinellem Lernen Ausgangspunkt Tabelle im TSV-Format Wörter und Zeilen Zusätzliche Informationen Slide 19
14 Nutzung von maschinellem Lernen Ausgangspunkt Tabelle im TSV-Format Wörter und Zeilen Zusätzliche Informationen Slide 20
15 Nutzung von maschinellem Lernen Ausgangspunkt Tabelle im TSV-Format Wörter und Zeilen Zusätzliche Informationen Slide 21
16 Nutzung von maschinellem Lernen Ausgangspunkt Tabelle im TSV-Format Wörter und Zeilen Zusätzliche Informationen FontSize, FontColor, Role Slide 22
17 Nutzung von maschinellem Lernen Ausgangspunkt Tabelle im TSV-Format Wörter und Zeilen Zusätzliche Informationen FontSize, FontColor, Role Wir interessieren uns für die line-einträge und ihre Informationen Slide 23
18 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Slide 26
19 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Idee Vergleiche jede Zeile mit ihrem Vorgänger Berechne Features Füge Feature-Spalten zur Tabelle hinzu Features Slide 27
20 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Auswahl 1/2 DistanceToPreviousLine DifferenceInStartPositionToPreviousLine SameAverageFontAsPreviousLine SameConnectedFontAsPreviousLine SameAverageFontSizeAsPreviousLine SameConnectedFontSizeAsPreviousLine SameConnectedFontColorAsPreviousLine SpecialFontPreviousLine SameRoleAsPreviousLine Slide 28
21 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Auswahl 1/2 DistanceToPreviousLine DifferenceInStartPositionToPreviousLine SameAverageFontAsPreviousLine SameConnectedFontAsPreviousLine SameAverageFontSizeAsPreviousLine SameConnectedFontSizeAsPreviousLine SameConnectedFontColorAsPreviousLine SpecialFontPreviousLine SameRoleAsPreviousLine Slide 29
22 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Auswahl 1/2 DistanceToPreviousLine DifferenceInStartPositionToPreviousLine SameAverageFontAsPreviousLine SameConnectedFontAsPreviousLine SameAverageFontSizeAsPreviousLine SameConnectedFontSizeAsPreviousLine SameConnectedFontColorAsPreviousLine SpecialFontPreviousLine SameRoleAsPreviousLine Slide 30
23 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Auswahl 1/2 DistanceToPreviousLine DifferenceInStartPositionToPreviousLine SameAverageFontAsPreviousLine SameConnectedFontAsPreviousLine SameAverageFontSizeAsPreviousLine SameConnectedFontSizeAsPreviousLine SameConnectedFontColorAsPreviousLine SpecialFontPreviousLine SameRoleAsPreviousLine Slide 31
24 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Auswahl 2/2 FirstLineOfPage OverlapPreviousLine IsListing AfterListing IsTitle AfterTitle FormulaSwap IsPageNumber Slide 32
25 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Idee Nutze Modell des maschinellen Lernens Modell auf Trainingsdaten mit Features Slide 39
26 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Idee Nutze Modell des maschinellen Lernens Modell auf Trainingsdaten mit Features Slide 40
27 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Idee Nutze Modell des maschinellen Lernens Modell auf Trainingsdaten mit Features FEATURES Slide 41
28 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Idee Nutze Modell des maschinellen Lernens Modell auf Trainingsdaten mit Features FEATURES LÖSUNG Slide 42
29 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Auswahl Support Vector Machines Logistische Regression Naive Bayes Perceptrons Slide 43
30 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Idee I II III Bestimme Grund-Tabelle aus PDF Erweitere Tabelle um Features Verwende Modell für Vorhersage Slide 48
31 Nutzung von maschinellem Lernen Features Model Predict Post-Processing Lineare Überarbeitung von Spezialfällen Referenzen, Listen, Mehrzeilige Titel Slide 49
32 Vorführung Slide 50
33 Erzeugung von Trainingsdaten Vorraussetzungen Musterlösung Verbindung von Features und Lösung Slide 55
34 Erzeugung von Trainingsdaten Vorraussetzungen Musterlösung Verbindung von Features und Lösung FEATURES LÖSUNG Slide 56
35 Erzeugung von Trainingsdaten Slide 61
36 Erzeugung von Trainingsdaten Erstellen Slide 62
37 Erzeugung von Trainingsdaten Paragraphen-Rechtecke Parser Erstellen Slide 63
38 Erzeugung von Trainingsdaten Zeilen-Rechtecke Paragraphen-Rechtecke Parser Parser Erstellen Slide 64
39 Erzeugung von Trainingsdaten Zeilen-Rechtecke Paragraphen-Rechtecke Matching Parser Parser Erstellen Slide 65
40 Überblick I Einführung Problemstellung und Motivation Ziele II Ausführung Nutzung von maschinellem Lernen Erzeugung von Trainingsdaten III Analyse Laufzeit der Algorithmen Qualität der Ergebnisse Slide 67
41 Laufzeit der Algorithmen Externe Algorithmen Slide 68
42 Laufzeit der Algorithmen Externe Algorithmen Parsen eines PDFs Input: PDF-Dokument Output: Tabelle mit Informationen über jede Zeile des PDFs Laufzeit: O(A1) Slide 69
43 Laufzeit der Algorithmen Externe Algorithmen Parsen eines PDFs Input: PDF-Dokument Output: Tabelle mit Informationen über jede Zeile des PDFs Laufzeit: O(A1) Parsen eines TEXs Input: TEX-Dokument Output: Tabelle mit Paragraphen-Rechtecken Laufzeit: O(A2) Slide 70
44 Laufzeit der Algorithmen Interne Algorithmen N: Anzahl Zeilen M: Anzahl Features Slide 71
45 Laufzeit der Algorithmen Interne Algorithmen N: Anzahl Zeilen M: Anzahl Features Generieren von Trainingsdaten Input: TEX-Dokument Output: Trainingsdaten mit Lösung Laufzeit: O(N² + A1 + A2) Slide 72
46 Laufzeit der Algorithmen Interne Algorithmen N: Anzahl Zeilen M: Anzahl Features Generieren von Trainingsdaten Input: TEX-Dokument Output: Trainingsdaten mit Lösung Laufzeit: O(N² + A1 + A2) Haupt-Algorithmus zur Paragraphen-Bestimmung Input: PDF-Dokument Output: Paragraphen-Lösung, Visualisierung Laufzeit: O(N M + A1) Slide 73
47 Laufzeit der Algorithmen Interne Algorithmen N: Anzahl Zeilen M: Anzahl Features Evaluation eines Modells Input: Verwendetes Modell, Trainings-Dokument Output: Precision, Recall und F1-Score Laufzeit: O(N M) Slide 74
48 Qualität der Ergebnisse Modell Precision Recall F1 Logistische Regression Support Vector Machines Perceptrons Naive Bayes Analyse auf 1000 Datensätzen Slide 75
49 Qualität der Ergebnisse Anteil der berechneten Paragraphen-Anfänge, die korrekt sind Modell Precision Recall F1 Logistische Regression Support Vector Machines Perceptrons Naive Bayes Analyse auf 1000 Datensätzen Slide 76
50 Qualität der Ergebnisse Anteil der korrekten Paragraphen-Anfänge, die erkannt wurden Modell Precision Recall F1 Logistische Regression Support Vector Machines Perceptrons Naive Bayes Analyse auf 1000 Datensätzen Slide 77
51 Qualität der Ergebnisse Verrechnung von Precision und Recall Modell Precision Recall F1 Logistische Regression Support Vector Machines Perceptrons Naive Bayes Analyse auf 1000 Datensätzen Slide 78
52 Qualität der Ergebnisse Modell Precision Recall F1 Logistische Regression Support Vector Machines Perceptrons Naive Bayes Analyse auf 1000 Datensätzen Beobachtung 1: das beste Ergebnis Slide 79
53 Qualität der Ergebnisse Modell Precision Recall F1 Logistische Regression Support Vector Machines Perceptrons Naive Bayes Analyse auf 1000 Datensätzen Beobachtung 2: das schlechteste Ergebnis Slide 80
54 Fazit In Summe gute Ergebnisse auch wenn Spezialfälle Schwierigkeiten bereiten können Mögliche Verbesserungen im Hinblick auf die verwendeten Features im Hinblick auf die verwendeten Algorithmen Slide 81
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