TIES-2.0：表格信息提取系统的代码库

资源摘要信息:"TIES-2.0:代码为领带2.0，是一款表格信息提取系统，由作者在本科论文中提出并命名。TIES-2.0是一个开源存储库，包含arXiv论文1905.13391的源代码，该论文已被ICDAR 2019会议接受。论文标题为《使用图神经网络重新思考表格识别》。在引用该论文时，可以使用提供的引用格式。 具体到TIES-2.0系统，它可能采用机器学习，尤其是图神经网络（GNNs）技术来识别和提取文档中的表格信息。图神经网络是一种强大的深度学习模型，能够处理图结构数据，它在处理具有复杂关联关系的数据方面，比如文档中的表格，显示出其独特的优势。 该系统涉及到的机器学习知识包括但不限于： 1. 图神经网络：一种新兴的深度学习模型，能够直接在图上进行操作，处理节点、边以及整个图结构的信息。 2. 文档处理：如何使用机器学习模型识别和解析文档中的表格信息，这是一个涉及到计算机视觉和自然语言处理交叉领域的任务。 3. 训练数据集：系统需要大量的带有标注的表格数据进行训练，以便模型能准确地学习识别表格结构和内容。 4. 模型评估：在机器学习中，评估模型的性能是一个重要步骤，对于表格识别系统来说，通常需要考虑识别准确率、召回率等指标。 从论文引用信息中可知，TIES-2.0还涉及到计算机视觉领域顶级会议ICDAR（国际文档分析与识别会议），这是计算机视觉领域的重要会议之一，专注于文档图像分析、文档理解以及文字识别等问题。能够被该会议接受，说明该系统在文档识别领域具有一定的创新性和实用性。 TIES-2.0系统使用Python语言开发，Python在机器学习、数据科学领域是广泛使用的编程语言，因其丰富的库支持，例如TensorFlow、PyTorch等，它能方便地实现各种复杂的算法模型。此外，Python在处理数据、进行科学计算等方面也有着得天独厚的优势，这使得它成为开发数据密集型应用，如TIES-2.0的理想选择。 最后，TIES-2.0存储库中可能包含了完整的代码实现、模型训练和测试的相关文件，以及如何运行和使用该系统的文档说明。文件名称列表中出现的“TIES-2.0-master”很可能表示这是存储库的主分支，包含了最新和最稳定的代码版本。开发者和研究人员可以通过克隆这个存储库来获取代码，进一步研究或扩展TIES-2.0的功能。"