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A STACKED GRAPHICAL MODEL FOR ASSOCIATING INFORMATION FROM TEXT AND IMAGES IN FIGURES

机译:用于从文本和图形中的图形信息关联的堆栈图形模型

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摘要

There is extensive interest in mining data from full text. We have built a system called SLIF (for Subcellular Location Image Finder), which extracts information on one particular aspect of biology from a combination of text and images in journal articles. Associating the information from the text and image requires matching sub-figures with the sentences in the text. We introduced a stacked graphical model to match the labels of sub-figures with labels of sentences. The experimental results show that the stacked graphical model can take advantage of the context information and achieve a satisfactory accuracy.
机译:从全文本中挖掘数据引起了广泛的兴趣。我们建立了一个称为SLIF(用于亚细胞定位图像查找器)的系统,该系统从期刊文章中的文本和图像组合中提取有关生物学某一方面的信息。将来自文本和图像的信息关联起来需要将子图与文本中的句子匹配。我们引入了一个堆叠的图形模型,以将子图的标签与句子的标签匹配。实验结果表明,该堆叠图形模型可以利用上下文信息,达到令人满意的精度。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(257–268),-1
  • 年度 -1
  • 页码 257–268
  • 总页数 15
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-21 11:33:14

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