【摘 要】
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针对PDF文档的脚注识别问题，提出一种自动识别脚注及其引用，并建立它们之间匹配关系的方法。首先针对PDF文档提取脚注的一系列特征，包括页面布局、字体信息、语义信息等，然后基于
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202232);北京市自然科学基金(4132033)资助
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针对PDF文档的脚注识别问题，提出一种自动识别脚注及其引用，并建立它们之间匹配关系的方法。首先针对PDF文档提取脚注的一系列特征，包括页面布局、字体信息、语义信息等，然后基于文档部件风格一致性，利用聚类技术，处理在不同文档中相异但在同一文档中相似的特征，从而使得识别过程能够适应不同文档类型。此外，利用脚注与引用的匹配结果为识别过程提供反馈，进一步提高了识别准确性。在真实文档测试集上的实验结果表明，所提方法对于PDF文档的脚注识别取得较高的准确率和召回率。
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