TableBank如何理解

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TableBank：高质量的标注表格数据集

虽然人类在视觉上可以很容易地判断出一个表格，但由于表格的布局、样式多种多样，对于机器而言判断“何为表格”以及表格中内容之间的关系却并不容易。传统的基于规则的表格识别方式，一旦换一份文档就需要大量在文档后台的手工操作；而现有的机器学习方法，又无法获得大量有效的标注数据，很难支持实际场景中的应用。于是，TableBank应运而生。

TableBank是一个表格检测与识别的数据集，基于公开的、大规模的Word文档和LaTex文档，通过弱监督方法创建而来。与传统的弱监督训练集不同，TableBank不仅数据质量高，而且数据规模比之前的人工标记的表格分析数据集大几个数量级，其表格数据量达到了41.7万。

然而要让机器读懂表格，首先要能够从文档中识别哪些是表格，随后再去识别表格区域内的信息。

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