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融合边特征与注意力的表格结构识别模型

文献类型： 中文期刊

作者： 吕学强 1 ; 张煜楠 1 ; 韩晶 1 ; 崔运鹏 2 ; 李欢 2 ;

作者机构： 1.网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学)

2.农业农村部农业大数据重点实验室(中国农业科学院农业信息研究所)

关键词： 图神经网络;图注意力网络;特征融合;表格结构识别;表格解析

期刊名称： 计算机应用

ISSN： 1001-9081

年卷期： 2023 年 003 期

页码： 752-758

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对现有方法在表格结构识别问题中存在的先验知识依赖、鲁棒性不足、表达能力不足等问题，提出一种新的融合边特征与注意力的表格结构识别模型——GEAN-TSR。首先，提出图边注意力网络（GEAN）并作为模型的主干网络，在边卷积结构的基础上引入并改进图注意力机制聚合图节点特征，解决图网络在特征提取过程中的信息损失的问题，提高图网络的表达能力；然后，引入边特征融合模块融合浅层图节点信息与图网络输出，增强图网络的局部信息提取能力与表达能力；最后，将门控循环单元（GRU）提取的图节点文本特征融入文本特征融合模块对边进行分类预测。在SciTSR-COMP数据集上的对比实验中，相较于目前最优的模型SEM,GEAN-TSR的召回率与F1值分别提升2.5与1.4个百分点。在消融实验中，GEAN-TSR采用特征融合模块后，所有指标都取得了最优值，验证了模块的有效性。实验结果表明，GEAN-TSR能够有效提升网络性能，更好地完成表格结构识别任务。

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