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    TSRFormer:复杂场景的表格结构识别新利器

    今天我们将为大家介绍微软亚洲研究院在表格结构识别方向的最新进展,研究员们提出了一种新的表格结构识别算法 TSRFormer,能够较好地识别复杂场景中不同类型的表格。...其挑战的难度主要在于表格的结构与内容的复杂多样性,例如存在完全无边界和实线的表格、包含许多空白单元格或者跨行跨列单元格的表格、行列之间存在大片空白区域的表格、嵌套的表格、密集的大表格、单元格包含多行文字内容的表格等等...图2:表格图像的多样性与复杂性(左右滑动查看更多) 近年来,表格结构识别领域受到了学术界与工业界的广泛关注,其中涌现出了大量研究成果。...为了让表格识别技术适用于更广泛的应用场景,微软亚洲研究院的研究员们提出了一种新的表格结构识别算法 TSRFormer[1],该算法能够较好地识别复杂场景中不同类型的表格。...为了能够更全面地测试模型在各类场景下的性能,研究员们收集了一个更加复杂的数据集,该数据集包含了各式各样复杂场景的样本,例如结构复杂、包含大量空单元格或长跨行跨列单元格的无实线表格,以及倾斜甚至弯曲的表格等等

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    驯服复杂表格:九天重磅开源,开启「人与表格对话」智能新时代

    基于表格能力全覆盖、各能力独立不交叉原则,通过开源表格数据收集、实际网络表格爬取和特定领域复杂表格定制等手段,重新整合吸纳多源数据,进行数据清洗、质量判定、全流程多阶段数据筛查,最终形成了涵盖表格推理...除此之外,针对现有数据集中表格格式单一、推理任务步数少等问题,中国移动基于自研的复杂推理数据集构造方案,模拟现实世界中的复杂多步表格推理问题,实现了已有表格推理能力扩增,即增加表格高级数据分析能力。...它主要提供两个部分: 全面的数据体系,结合了经过清理的公开表格推理数据集、真实的网络表格和专有的复杂数据,涵盖表格推理的 26 项任务,并采用了严格的数据清洗流程,保证每一个表格和问答对的质量; 一个专为评估大模型在表格推理任务而设计的强大测评框架...该机制通过深度解析数据,并模拟人类分析师的递进式推理思维,逐步推导逻辑推理链,不仅使模型能深入洞察数据本质 —— 理解字段间业务逻辑、数据分布及隐含特性,基于数据内在 “语言” 精准建模,更赋予其驾驭复杂关联的能力...—— 主动分析多表关联逻辑,进行多表联合推理,这确保面对多表关联等复杂任务时,能结合数据特点进行深度推理,生成更精准、可信的分析代码与洞察,显著提升分析的准确性和可解释性。

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