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技术拆解 | 表格解析(下):从数据准备到模型训练的全流程实战详解

在当今数据驱动的时代,表格数据作为信息承载的重要形式,广泛存在于各类商业场景中。从财务报表到保险理赔单,从销售记录到客户信息,表格无处不在。表格不仅仅是文本的堆砌,它包含着复杂的空间逻辑关系。如何让机器真正理解表格数据?这是金融、财务、保险等领域智能化转型的关键挑战。 本文将深入探讨表格解析的数据准备和模型训练全流程,为读者呈现一套完整可行的解决方案。 数据准备:质量决定上限 数据准备是整个表格解析流程的基石,数据质量直接决定了模型性能的上限。一个高质量的表格解析数据集需要兼顾多样性和准确性。 数据获取 表格数据的获取通常有三个主要来源: 开源数据集:入门和基准测试的首选,如PubTabNet等大型公开数据集,提供了多样化的表格样本,适合初步模型训练; 业务数据:提升模型领域适应性的关键,例如财务报表、保险理赔单等真实业务场景中的表格。这类数据往往包含行业特有的表格结构和专业术语; 抓取数据:通过对网络PDF、图片等格式的表格进行采集和初步处理,可以有效扩大数据规模。在金融领域,经常需要从历史报表文档中提取表格数据用于训练。 数据标注 数据标注是表格解析中最耗时的环节,合理的标注策略可...

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