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基于神经网络和多样化特征的表格单元格分类方法

彭滢 吴杰 齐伟钢

卫士通信息产业股份有限公司

在大数据时代，电子表格无处不在，它们的结构样式多变、语义丰富。为了自动化地理解电子表格的逻辑结构，一项关键的步骤是对表格单元格分类，区分出标题单元格和内容单元格。为完成表格单元格分类，首先抽取来自表格的结构、样式和语义的6种特征，其次基于深度学习的方法对多样化的特征进行编码和融合，最后构建了一个U-Net结构的神经网络模型来学习特征与单元格类型间的关系。实验结果显示了特征选择和模型结构设计的合理性，证明了所提方法的有效性。
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【栏　目】 信息处理与传输
【分　类】 工程技术
【关键词】 电子表格 表格单元格分类 深度学习 特征融合
【出　处】 《通信技术》2022年09期 第1146-1152页 （共7页）

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通信技术（2022年09期）

导出/参考文献
[1]彭滢，吴杰，齐伟钢. 基于神经网络和多样化特征的表格单元格分类方法[J]. 通信技术 . 2022(09): 1146-1152.

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《基于神经网络和多样化特征的表格单元格分类方法》

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