2024-03-29T10:10:28Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002255802023-04-27T10:00:04Z01164:03782:11087:11190
特許中のフローチャート画像からの説明文の自動生成Automatic Generation of Explanatory Text from Flowchart Images in Patentsjpn情報アクセス技術http://id.nii.ac.jp/1001/00225471/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=225580&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan中央大学中央大学中央大学難波, 英嗣久保, 翔平福田, 悟志我々は,幅広い分野の一連の手続きに関する知識をテキストから自動抽出し,それらを体系化することを目指している.その試みのひとつとして,本稿では,特許中のフローチャート画像からの説明文の自動生成に取り組む.説明文生成器の構築は,(1) フローチャート画像からの文字列の抽出,(2) 機械学習用データの作成,(3) T5 を用いた説明文生成器の構築,の 3 つの手順から構成される.本研究では,11,188 件のフローチャート画像と説明文の対を用いて,画像からの説明文生成器を構築した.実験の結果,複雑な形状のフローチャートについては課題が残るものの,質の高い説明文が生成できることが確認できた.Our goal is to automatically extract knowledge about a set of procedures in a wide range of fields from text and systematize them. As one of our attempts, this paper addresses the automatic generation of explanatory text from flowchart images in patents. The construction of an explanatory text generator consists of three steps: (1) extraction of text strings from flowchart images, (2) creation of data for machine learning, and (3) construction of an explanatory text generator using T5. In this study, we constructed an explanatory text generator from images using 11,188 flowchart image-explanatory text pairs. Experimental results confirmed that the explanatory text generator can generate high-quality explanatory text, although some issues remain for flowcharts with complex shapes.AN10539261研究報告ドキュメントコミュニケーション(DC)2023-DC-1283162023-03-212188-88922023-03-17