2달 전

AxCell: 머신 러닝 논문에서 결과를 자동으로 추출하기

Marcin Kardas; Piotr Czapla; Pontus Stenetorp; Sebastian Ruder; Sebastian Riedel; Ross Taylor; Robert Stojnic
AxCell: 머신 러닝 논문에서 결과를 자동으로 추출하기
초록

최근 논문 수의 급증으로 인해 기계 학습 분야에서의 진전을 추적하는 것이 점점 어려워지고 있습니다. 본 논문에서는 AxCell이라는 자동 기계 학습 파이프라인을 소개합니다. AxCell은 테이블 분할 하위 작업 등을 포함한 여러 혁신적인 구성 요소를 사용하여 추출에 도움이 되는 관련 구조적 지식을 학습합니다. 기존 방법들과 비교했을 때, 우리의 접근 방식은 결과 추출 분야에서 현행 최고 수준의 성능을 크게 개선하였습니다. 또한, 결과 추출 모델을 훈련시키기 위한 구조화되고 주석이 달린 데이터셋과 이 작업에서 모델의 성능을 평가하기 위한 데이터셋을 공개합니다. 마지막으로, 우리의 접근 방식의 실용성이 반증되어 생산 환경에서 반자동 결과 추출에 활용될 수 있음을 보여주며, 이는 이 작업이 처음으로 실제적으로 가능해졌음을 시사합니다. 코드는 GitHub에서 제공됩니다.

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