論文の概要: PdfTable: A Unified Toolkit for Deep Learning-Based Table Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05125v1
- Date: Sun, 8 Sep 2024 15:08:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 19:06:48.456719
- Title: PdfTable: A Unified Toolkit for Deep Learning-Based Table Extraction
- Title（参考訳）: PdfTable: ディープラーニングによるテーブル抽出のための統一ツールキット
- Authors: Lei Sheng, Shuai-Shuai Xu,
- Abstract要約: 文書から情報を抽出することは、様々なテーブルスタイル、複雑な形式、異なる言語を含めることによる、非常に困難な課題を提示する。
Camelotとpdfnumberは、デジタルPDFからのみテーブルを抽出できる。
PP-OCRV2は画像から画像ベースのPDFとテーブルを包括的に抽出できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Currently, a substantial volume of document data exists in an unstructured format, encompassing Portable Document Format (PDF) files and images. Extracting information from these documents presents formidable challenges due to diverse table styles, complex forms, and the inclusion of different languages. Several open-source toolkits, such as Camelot, Plumb a PDF (pdfnumber), and Paddle Paddle Structure V2 (PP-StructureV2), have been developed to facilitate table extraction from PDFs or images. However, each toolkit has its limitations. Camelot and pdfnumber can solely extract tables from digital PDFs and cannot handle image-based PDFs and pictures. On the other hand, PP-StructureV2 can comprehensively extract image-based PDFs and tables from pictures. Nevertheless, it lacks the ability to differentiate between diverse application scenarios, such as wired tables and wireless tables, digital PDFs, and image-based PDFs. To address these issues, we have introduced the PDF table extraction (PdfTable) toolkit. This toolkit integrates numerous open-source models, including seven table recognition models, four Optical character recognition (OCR) recognition tools, and three layout analysis models. By refining the PDF table extraction process, PdfTable achieves adaptability across various application scenarios. We substantiate the efficacy of the PdfTable toolkit through verification on a self-labeled wired table dataset and the open-source wireless Publicly Table Reconition Dataset (PubTabNet). The PdfTable code will available on Github: https://github.com/CycloneBoy/pdf_table.
- Abstract（参考訳）: 現在、大量の文書データが構造化されていない形式で存在し、PDFファイルや画像を含む。
これらの文書から情報を抽出することは、様々なテーブルスタイル、複雑な形式、および異なる言語を含めることによる、非常に困難な課題を提示する。
Camelot、Plumb a PDF (pdfnumber)、Paddle Paddle Structure V2 (PP-StructureV2) などのオープンソースのツールキットがPDFや画像からのテーブル抽出を容易にするために開発された。
しかし、それぞれのツールキットには制限がある。
Camelotとpdfnumberは、デジタルPDFからのみテーブルを抽出することができ、画像ベースのPDFや画像を扱うことはできない。
一方、PP-StructureV2は画像から画像ベースのPDFとテーブルを包括的に抽出することができる。
それでも、有線テーブルや無線テーブル、デジタルPDF、画像ベースのPDFなど、多様なアプリケーションシナリオを区別する能力は欠如している。
これらの問題に対処するため、私たちはPDFテーブル抽出(PdfTable)ツールキットを導入しました。
このツールキットは、テーブル認識モデル7つ、光学文字認識(OCR)認識ツール4つ、レイアウト解析モデル3つを含む、多数のオープンソースモデルを統合する。
PdfTableはPDFテーブル抽出プロセスを洗練することによって、様々なアプリケーションシナリオにまたがる適応性を実現する。
我々は,PdfTableツールキットの有効性を,自己ラベル付き有線テーブルデータセットと,オープンソースワイヤレスのPubTabNetによる検証により検証する。
PdfTableのコードはGithubで入手できる。
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