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图像文档中的财务表提取
本文提出了一个端到端的流水线，用于在图像文档中识别、提取和转录表格内容，同时保留高保真度的原始空间关系。
PDF4 months ago
SIMPLOT：通过提炼要点增强图表问答
我们提出了一种名为 SIMPLOT 的方法，该方法能够仅提取图表推理所需的要素，通过对表格进行推理实现准确的图表推理，并解决了最近一种最先进的模型忽略颜色等视觉属性的缺点。
PDF4 months ago
异构表的基于 Schema 的信息提取
本论文探讨了语言模型是否能够支持从复杂表格中进行成本有效的信息提取，并引入了基于架构驱动信息提取的新任务，使用 LLMs 将表格数据转换成遵循人类撰写的架构的结构化记录，并发展了一种 InstrucTE 方法来实现表格抽取，该方法仅需要人工
PDFa year ago
TabIQA：企业文档图像中针对表格的问答
介绍了一种新的流程 TabIQA，它使用最先进的深度学习技术从图像中提取表格内容和结构信息，能够回答与数字数据、文本信息和结构化表格相关的各种问题，并且在回答与表格相关的问题方面取得了良好的成绩。
PDFa year ago
DiSCoMaT：从材料科学论文表格中进行远程监督的组分提取
本文研究了从科技领域出版的文章中提取表格的信息提取，针对特定的难题：材料组成提取，建立了训练数据集和 DiSCoMaT 表格数据处理框架，并取得了显著的表现。
PDF2 years ago
利用图变换网络对复杂文档布局中的文本语义进行建模
本文提出了一种基于图形表示的模型，并演示了我们不仅可以跨文档检索语义相似的信息，而且我们生成的嵌入空间也捕获了有用的语义信息，类似于仅适用于文本序列的语言模型。
PDF2 years ago
PubTables-1M: 实现从非结构化文档中全面提取表格
本研究针对表格结构推断和从非结构化文件中提取数据的机器学习问题，提出了一种新的数据集 PubTables-1M，并通过使用一种新颖的规范化程序来解决之前数据集中出现的一个重要问题 —— 过度分割，发现这些改进导致训练性能显着提高，表结构识别
PDF3 years ago