SCIE
SCOPUS
KCI등재
A Machine-Learning Based Approach for Extracting Logical Structure of a Styled Document = A Machine-Learning Based Approach for Extracting Logical Structure of a Styled Document
저자
( Tae-young Kim ) ; ( Suntae Kim ) ; ( Sangchul Choi ) ; ( Jeong-ah Kim ) ; ( Jae-young Choi ) ; ( Jong-won Ko ) ; ( Jee-huong Lee ) ; ( Youngwha Cho ) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
SCIE,SCOPUS,KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1043-1056(14쪽)
DOI식별코드
제공처
A styled document is a document that contains diverse decorating functions such as different font, colors, tables and images generally authored in a word processor (e.g., MS-WORD, Open Office). Compared to a plain-text document, a styled document enables a human to easily recognize a logical structure such as section, subsection and contents of a document. However, it is difficult for a computer to recognize the structure if a writer does not explicitly specify a type of an element by using the styling functions of a word processor. It is one of the obstacles to enhance document version management systems because they currently manage the document with a file as a unit, not the document elements as a management unit. This paper proposes a machine learning based approach to analyzing the logical structure of a styled document composing of sections, subsections and contents. We first suggest a feature vector for characterizing document elements from a styled document, composing of eight features such as font size, indentation and period, each of which is a frequently discovered item in a styled document. Then, we trained machine learning classifiers such as Random Forest and Support Vector Machine using the suggested feature vector. The trained classifiers are used to automatically identify logical structure of a styled document. Our experiment obtained 92.78% of precision and 94.02% of recall for analyzing the logical structure of 50 styled documents.
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