연구팀은 복잡한 신문 이미지의 계층 구조를 이해하기 위한 두 가지 접근 방식을 제시했어요. YOLO, LayoutReader, 맞춤형 알고리즘을 결합한 모듈 방식과 계층 구조를 명시적으로 모델링하는 Tiramisu라는 새로운 트랜스포머 기반 아키텍처예요.
Tiramisu는 섹션 분리, 블록 위치 파악, 의미 범주화, 판독 순서 예측을 수행하며, 고도로 병렬화된 어텐션 메커니즘을 사용해요.
연구팀은 역사적 신문에서 계층적 정보 검색을 평가하기 위한 새로운 데이터셋 Finlam La Liberté를 공개했으며, Tiramisu 훈련 코드는 GitHub에서 확인할 수 있어요.