基于图卷积网络的表格结构提取

论文提出了一种基于图卷积网络的表格结构提取方法,通过了融合表格中的文本信息、位置信息和图片信息,从采用数据的多样性方面和对数据进行特征提取的方法等方面进行改进,有效提升了表格识别的准确率,获得了更加准确的表格结构重建结果,相对现有基于传统规则的表格识别机制及基于图片的传统深度学习方法有了很大的提升效果。