I detta dokument diskuteras användningen av den bayesianska nätverksmodellen för klassificeringsproblem relaterade till fältet för bildförståelse av dokument. Vår applikation fokuserar på logisk märkning i dokument, som består i att tilldela logiska etiketter ro text block. Målet är att kartlägga en ser av logiska taggar, komponera dokumentet logiska struktur, till de fysiska textkomponenterna. Vi bygger en bayesian nätverksmodell som tillåter denna kartläggning med hjälp av övervakad lärande, och utan att införa en priori begränsningar på dokumentstrukturen. Lärande straregy bygger delvis på genetiska programmeringsverktyg. En pmtorype har implementerats och testats på innehållstabeller som finns i tidskrifter och tidskrifter.
I REF används en generisk probabilistisk modell för logisk märkning av textblock i dokument med hjälp av BN-klassificeringar där en prototyp har implementerats och tillämpats på periodiska tidskrifter.
Bayesian networks classifiers applied to documents
{'venue': 'Object recognition supported by user interaction for service robots', 'journal': 'Object recognition supported by user interaction for service robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}