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SRFUND：形态理解中的多粒度分层结构重建基准
我们提出了 SRFUND，这是一个层次结构化的多任务表单理解基准数据集，它在原始的 FUNSD 和 XFUND 数据集基础上提供了细化的注释，涵盖了五个任务：（1）将单词合并为文本行，（2）将文本行合并为实体，（3）实体分类，（4）项目表定
PDF23 days ago
转换器与语言模型在表格理解中的应用：扫描文档分析综述
本文综述了关于扫描文档中形式理解的研究工作，深入探讨了最近在该领域的进展和突破，强调了语言模型和转换器在解决这一具有挑战性的任务中的重要性。通过对过去十年的流行文档和形式理解趋势进行深入分析，我们能够提供宝贵洞察力，阐述这一领域的演化。我们
PDF4 months ago
语言无关的神经符号语义分析在形式理解中的应用
该研究提出了一种名为 LAGNN 的语言无关图神经网络模型，用于将表格解析成单词 - 关系图，以联合识别实体和关系，并通过相对间距来利用布局信息进行易于语言转移。
PDFa year ago
通用表格理解的端到端分层关系抽取
通过深度神经网络，结合多级注意力 U-Net 结构和部分强度场、部分关联场的联合性实现形式理解中的实体检测和链接预测，有效地提升了文档形式理解任务的表现，尤其是在 FUNSD 数据集上的表现优于原始模型和现有基准。
PDF3 years ago
动态图编辑的形态理解
本文介绍了一种名为 FUDGE 的模型，利用图神经网络预测文本元素之间关系、从而基于迭代方式，组合文本段落并删除边缘以得到最终的文本实体和关系。与最近在该领域的大量预训练语言模型相比，FUDGE 从（小型的）提供的训练集学习视觉特征，能够适
PDF3 years ago
EMNLPDocStruct：一种多模态方法，用于提取文档中的层次结构，以实现通用表单理解
本研究提出了一种基于多模态方法的表格理解框架，该框架可以有效地提取表格键值对，并应用于医疗表格和 FUNSD 等基准数据集上，实验证明方法的有效性。
PDF4 years ago
FUNSD: 噪声扫描文档中的表单理解数据集
本研究提出了一个新的数据集用于处理噪声扫描文档中的表单理解 (FUNSD)，旨在提取和结构化表单的文本内容。该数据集包含 199 个真实，完全注释的扫描表单。研究证明这是第一个可公开获取的具有详尽注释来处理表单理解任务的数据集。此外，研究者
PDF5 years ago