【摘 要】
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近些年来,随着深度学习的快速发展,办公自动化、科研自动化也越来越受欢迎,借助深度学习的快车,能够让我们的生活、办公更加高效和智能。表格因为其简洁明了的数据及特别的呈现方式被大量的应用,也经常出现在各种文档中来呈现数据的变化。如今,伴随着文档的数量日益增多,能够快速高效地从文档中定位表格位置并提取表格内容与结构信息,成为了一个十分重要的问题。在过去的研究中,对于PDF文档中的表格处理主要是基于PDF
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近些年来,随着深度学习的快速发展,办公自动化、科研自动化也越来越受欢迎,借助深度学习的快车,能够让我们的生活、办公更加高效和智能。表格因为其简洁明了的数据及特别的呈现方式被大量的应用,也经常出现在各种文档中来呈现数据的变化。如今,伴随着文档的数量日益增多,能够快速高效地从文档中定位表格位置并提取表格内容与结构信息,成为了一个十分重要的问题。在过去的研究中,对于PDF文档中的表格处理主要是基于PDF流和图像的处理方式,存在一定的局限性,随着深度学习的迅速发展,越来越多的研究者致力于研究文档分析中的表格识别这一子问题,也出现了许多优秀的深度学习算法来实现表格识别这一任务。表格识别主要分为表格位置定位和表格内容提取,深度学习方法经过大量训练能够有不错的效果,能够更多的提高深度学习方法的提取精度是我们进一步追求的。本文的主要贡献如下:（1）本文尝试结合PDF特有的结构信息和论文文档表格固有的结构,利用图像算法实现表格位置的确定,再与深度学习Layout Parser方法进行比较;在表格内容提取部分,本文首先尝试利用图像算法结合OCR识别导出,实验过程中发现图像算法存在一定的局限性,对于复杂的表格较难识别,并且其中阈值选择会直接影响识别的结果。（2）在文本检测阶段采用了基于DO-Conv的DBNet方法,针对DBNet方法结合过参数卷积DO-Conv进行了改进,并且在backbone使用了Res Ne St网络,提高了检测精度与预测速度。（3）使用RARE模型先将表格结构转换为HTML格式,通过解析HTML重构表格,结合文字识别部分将结果输出到Excel中。最后基于科研自动化的思想,将表格里的内容与文本内容相关联,通过正则匹配结合Levenshtein距离找到目标引用。
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