"基于词向量的PDF表格信息自动抽取方法研究"

自 1993 年 Adobe 公司发布完整规范以来，PDF 已经成为全球信息交换的标准。如今，在互联网上，越来越多的电子书籍、网络资料、科学文献、电子邮件等都开始将 PDF 格式作为电子文档的首选格式。据统计，在全球一些主要开放数据门户网站中，大约有 13% 的已发布文件以 PDF 格式提供。这些电子文档中包含大量结构化表格信息。虽然关于 PDF 的表格信息抽取已经有大量相关研究与实践，但目前研究主要关注简单表格的检测与结构识别，对于复杂表头的表格内容区域的自动划分与处理研究较少。 目前使用的方法主要是人工标注或监督学习的方法，这类方法时间与人力成本较高。因此，在原有研究的基础上，本文提出了一种新的 PDF 表格识别与抽取方法。在表格内容划分与处理环节借助词向量表征表格内容信息，以行间语义差划分表头与内容区域，以一种不需要人工标注工作的方式解决复杂表头表格信息抽取过程中的结构转换与表头-内容划分问题。 早期的 PDF 信息抽取研究主要集中于对 PDF 元数据和文本内容的抽取，近年来，随着 PDF 技术的不断发展，对 PDF 表格抽取的研究越来越受到关注。当前的研究主要集中在简单表格的检测和结构识别方面，对于复杂表格的处理则相对较少。因此，本文提出的基于词向量的 PDF 表格抽取方法填补了这一研究领域的空白，能够更准确、高效地识别和抽取复杂表格的信息。 本研究通过词向量表征表格内容信息，实现了对表头和内容区域的自动划分与处理，避免了传统方法中需要进行繁琐的人工标注工作。通过利用词向量的语义信息，能够更准确地识别表头和内容区域，并将其自动划分，从而提高了表格信息抽取的准确性和效率。 总的来说，本文提出的基于词向量的 PDF 表格抽取方法在解决复杂表头表格信息抽取过程中的结构转换与表头-内容划分问题方面具有重要的意义。这一方法的提出填补了现有研究中的空白，能够为 PDF 表格信息抽取领域的进一步研究提供新的思路和方法。希望该方法能够对未来的 PDF 表格识别与抽取研究产生积极的影响，推动该领域的发展。