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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Automated Table Understanding Using Stub Patterns

verfasst von : Roya Rastan, Hye-young Paik, John Shepherd, Armin Haller

Erschienen in: Database Systems for Advanced Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Tables in documents are a rich source of information, but not yet well-utilised computationally because of the difficulty of extracting their structure and data automatically. In this paper, we progress the state-of-the-art in automatic table extraction by identifying common patterns in table headers to develop rules and heuristics for determining table structure. We describe and evaluate a table understanding system using these patterns and rules.

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Fußnoten
4
We are grateful to the authors of work for sharing the dataset.
 
7
The ICDAR dataset only has ground truth for table extraction (locating and segmenting).
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Automated Table Understanding Using Stub Patterns
verfasst von
Roya Rastan
Hye-young Paik
John Shepherd
Armin Haller
Copyright-Jahr
2016
Buch
Database Systems for Advanced Applications

Print ISBN: 978-3-319-32024-3

Electronic ISBN: 978-3-319-32025-0

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-32025-0_33