EMBLEM: Совершенствование многослойного поиска таблиц с помощью маски
arXiv:2609.08330v1 Вид уведомления: новое резюме: обнаружение таблиц является основной задачей в анализе документов, поддерживающей такие прикладные программы вниз по течению, как поиск информации, восстановление документации и визуальный ответ на вопросы. Несмотря на то, что существующие модели глубокого обучения хорошо работают с английским и китайскими документами, они сталкиваются с проблемой использования многоязычных многосписных документов из-за разнообразия шрифтов и ограниченности наличия пометенных данных. Для решения этой задачи мы ввели MANDALA (Multi-pictional Documents for Table Discovery) — набор данных, обработанный вручную и состоящий из 2323 страниц таблиц, охватывающих 18 языков и 15 скриптов по различным областям. Мы также предлагаем EMBLEM, основанную на маскировке парадигму многосписочного обнаружения таблиц (МТД). EMBLEM генерирует скрытые изображения, которые скрывают детали для сценария и шрифта, что позволяет модели предварительно подготовиться к изобилию англоязычных документов, чтобы сосредоточиться на агностической компоновке страниц. Эксперименты по трем таблицам архитектуры обнаружения показывают, что EMBLEM coni