MMAug, 2022

ICT 供应链的大型表格数据处理：多任务、机器可解释性方法

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TL;DR提出了一种基于图的表格结构识别（TSR）任务和表格单元格类型分类（CTC）任务的多任务模型，通过使用文本模态和图像模态特征来同时解决这两个任务，旨在将电子文档中的表格数据转化为可机读格式，并为信息提取和解释提供布局和语义信息。实验结果表明，该方法在 ICDAR2013 和 UNLV 数据集上的性能优于现有的方法。
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发现论文，激发创造
  • TC-OCR：高效检测与识别表格结构和内容的 TableCraft OCR

    我们提出了一种端到端的流程，通过集成深度学习模型实现图像中的表格自动识别，解决了表格检测、表格结构识别和表格内容识别的问题，提高了准确性和效率。

    Apr, 2024

  • 使用多阶段流程进行表格检测和表格结构识别的多类型 TD-TSR —— 从 OCR 到结构化表格表示中提取文档图像的表格

    本研究提出了一种名为 Multi-Type-TD-TSR 的多阶段流水线，可实现表格检测和结构识别的端对端解决方案，利用深度学习模型实现表格检测和区分边框的三种不同类型的表格。在 ICDAR 2019 表格结构识别数据集上进行评估，实现了新的最先进技术。

    May, 2021

  • 复杂表格结构识别

    本论文提出了一种名为 GraphTSR 的新型图神经网络，用于在 PDF 文件中识别表的结构，其通过预测单元之间的关系来识别表结构，并构建了一个大规模的表结构识别数据集 SciTSR，该模型对于复杂的表具有很高效性，并超过了基准数据集和新构建的数据集中的现有模型。

    Aug, 2019

  • 对视觉丰富文档的基于检测的表格结构识别进行再思考

    将无结构的表格图像转换为 HTML 序列的表结构识别（TSR）任务经常遇到这样的挑战，并发现现有的基于检测的解决方案存在一些限制，因此比较了两阶段和基于 Transformer 的检测模型，明确了成功的两阶段检测模型的关键设计方面，包括多类问题定义、锚框生成的纵横比和骨干网络的特征生成。通过改进 Cascade R-CNN 模型的这些方面，并应用简单的方法，实现了在 SciTSR、FinTabNet 和 PubTables1M 数据集上针对结构 TEDS 的最新性能提升，分别达到 19.32%、11.56% 和 14.77%。

    Dec, 2023

  • 基于图像的表格识别：数据、模型和评估

    本研究提出了一个基于编码器 - 解码器结构的深度学习模型，用于将表格图像转换为 HTML 代码，并使用一种新的基于 Tree-Edit-Distance 相似度（TEDS）度量方法实现表格识别，实验结果表明所提出的模型在复杂表格识别方面具有优秀的表现。

    Nov, 2019

  • 使用自上而下和自下而上线索的表格结构识别

    本研究提出了一种识别具有复杂结构，密集内容和不同布局的表格的方法，其不依赖于元特征和 OCR，并结合单元检测和交互模块来本地化细胞并预测它们与其他检测到的单元的行和列关联，同时将结构约束作为细胞检测损失函数的附加差分组件，从而将自上而下和自下而上的线索结合在一起，实现对表格的视觉理解

    Oct, 2020

  • TableFormer: 基于 Transformer 的表格结构理解

    本文提出了一种新的表格结构识别模型，通过引入新的对象检测解码器和基于 transformer 的解码器，能够更准确地提取表格内容并处理各种形式的表格。

    Mar, 2022

  • TRACE：基于角落和边缘对齐的表格重构

    该论文提出了一种基于底层特征分离的新方法，将表格分解成单元格，通过单元格的组合确定表格位置，大幅提升了检测表格的效率和精度。

    May, 2023

  • TCN：用于 Web 表格解释的表卷积网络

    本文提出一种基于表格卷积网络的关系表格表示学习方法，旨在有效获取短尾信息，充实知识图谱，并考虑从不同角度聚合多类型隐含连接的单元格内和跨表的语境信息，实验表明本方法在真实 Web 数据集上可以有效预测列类型和对列关系，大幅提升了预测准确率。

    Feb, 2021

  • 文本处理对表格数据的分类

    自然语言处理技术在过去十年中取得了巨大的进展。本文提出了一种新颖的框架，基于文本的分类 (TBC)，它利用最先进的文本处理技术来解决表格数据上的分类任务。我们提供了一组受控实验，展示了使用这种方法相对于其他分类方法的优势。在几个数据集上的实验结果还表明，该框架在预测类别的准确性、精确性和召回率方面达到了与几种最先进模型相当的性能。

    Nov, 2023