Förmågan att hitta tabeller och extrahera information från dem är en nödvändig del av många informationssökning uppgifter. Dokument innehåller ofta tabeller för att kommunicera tätt packad, flerdimensionell information. Tabeller gör detta genom att använda layout mönster för att effektivt ange fält och poster i tvådimensionell form. Deras rika kombination av formatering och innehåll innebär svårigheter för traditionella hämtningsmetoder. Detta papper beskriver tekniker för att extrahera tabeller från text och hämta svar från den extraherade informationen. Vi jämför maskininlärning (särskilt villkorliga Random Fields) och heuristiska metoder för bordsutdragning. För att få svar skapar vårt tillvägagångssätt ett celldokument, som innehåller cellen och dess metadata (huvuden, titlar) för varje tabellcell, och hämtningsmodellen rankar cellerna i de extraherade tabellerna med hjälp av ett språkmodellerande tillvägagångssätt. Prestanda testas med hjälp av statliga statistiska webbplatser och nyhetsartiklar, och fel analyseras för att förbättra systemet.
Ref föreslog ett tillvägagångssätt för att ta fram svar från tabellerna i ett dokument.
Table extraction for answer retrieval
{'venue': 'Information Retrieval', 'journal': 'Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}