GFTE：基于图的金融表格提取
计算机视觉与模式识别
2020-03-18 v1
摘要
表格数据是一种关键的信息表达形式，它能以标准结构组织数据以便于信息检索和比较。然而，在金融业和许多其他领域中，表格常以非结构化数字文件（如便携式文档格式（PDF）和图像）披露，难以直接提取。本文中，为促进基于深度学习的从非结构化数字文件中提取表格，我们发布了一个名为 FinTab 的标准中文数据集，其包含超过 1600 个各类金融表格及其在 JSON 中对应的结构表示。此外，我们提出了一种名为 GFTE 的基于图的卷积神经网络新模型作为未来比较的基线。GFTE 将图像特征、位置特征和文本特征集成在一起以进行精确的边预测，并达到整体良好结果。
引用
@article{arxiv.2003.07560,
title = {GFTE: Graph-based Financial Table Extraction},
author = {Yiren Li and Zheng Huang and Junchi Yan and Yi Zhou and Fan Ye and Xianhui Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07560},
year = {2020}
}