視覚豊富なドキュメントにおけるエンティティリンクのためのDGCNベースのソリューション

視覚的に豊かなドキュメント（VRD）におけるエンティティ抽出に関する多数の研究が行われている。しかし、エンティティリンク問題を扱う手法はまだ限られている。その困難さの原因は、エンティティ間の可能なリンクエッジの数が二次時間の計算量に比例するためである。本研究では、エンティティ間の関係を予測するために有向グラフに基づく畳み込みネットワーク（DGCN）を導入した。このアプローチは、FUNSDのエンティティリンクタスクにおいて、既存手法を上回る性能を発揮した。