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评估表提取的终极指南
使用超越准确性的指标评估表格提取。本指南涵盖基本标准——行/列完整性、内容相似性以及高级指标（如 TEDS 和 GriTS），帮助您在实际应用中有效衡量提取质量。
来源:Nanonets表格提取简介
从文档中提取表格听起来很简单，但实际上，这是一个复杂的流程，涉及解析文本、识别结构以及保留单元格之间的精确空间关系。表格包含大量信息，这些信息被压缩成行和列的网格，其中每个单元格都基于其相邻单元格保存上下文。当算法尝试提取这些表格时，它们必须仔细浏览表格的布局、层次结构和独特格式 - 所有这些都带来了技术挑战。
解决这些复杂性的一种方法是分析表格结构的相似性，使我们能够根据单元格中的内容、行列排列、额外/缺失的行和列等特征对表格进行分组或比较。但要真正捕捉算法在表格提取方面的表现，我们需要超越传统准确度分数的专门指标。
这篇文章深入探讨了表格提取评估，从衡量提取质量的基本组件和指标开始。我们将探索基础指标，然后探讨专门为表格设计的高级技术，例如 TEDS（基于树编辑距离的相似性）和 GRITS（基于网格的信息和表格结构识别）。
文章路线图：
文章路线图：• 了解表格提取：核心组件和独特挑战。• 基本指标：评估提取质量的起始指标。• 高级指标：深入研究 TEDS 和 GRITS。• 结论：关于将指标与特定用例相匹配的见解。
了解表格提取 基本指标 高级指标 结论让我们解开表格提取如此具有挑战性的原因，并找到评估它的最佳指标！