Förmågan att hitta tabeller och extrahera information från dem är en nödvändig del av datautvinning, frågesvar och andra uppgifter för informationshämtning. 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 utgör dock svårigheter för traditionella språkmodelleringsmetoder. I detta dokument presenteras användningen av villkorade slumpmässiga fält (CRF) för bordsextrahering, och jämför dem med dolda Markov-modeller (HMM). Till skillnad från HMMs, CRFs stöder användningen av många rika och överlappande layout och språkfunktioner, och som ett resultat, de presterar betydligt bättre. Vi visar experimentella resultat på statistikrapporter i klartext i vilka tabeller finns med 92 % F1, och deras huvudlinjer är indelade i 12 tabellrelaterade kategorier med 94 % noggrannhet. Vi diskuterar även framtida arbete med oriktade grafiska modeller för att segmentera kolumner, hitta celler och klassificera dem som dataceller eller etikettceller.
I REF föreslogs användningen av villkorade slumpmässiga fält (CRF) för uppgiften att ta fram tabelluppgifter från offentliga statistikrapporter i klartext.
Table extraction using conditional random fields
{'venue': "SIGIR '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}