如何把表格做成源代码_首次同时开源表格检测和表格结构识别数据集

编者按：虽然自然语言处理研究已经取得许多突破，但在实际应用场景中，即使是Word、PDF这些常见文档，机器依然无法将段落、图片、表格等信息一一辨明。为了让机器“读”懂文档中的表格，微软亚洲研究院自然语言计算组发表了一篇论文“TableBank: Table Benchmark for Image-based Table Detection and Recognition”，着力解决文档中的表格检测与表格信息识别问题，并开源了拥有大规模数据的表格检测和表格结构识别数据集。

欢迎大家下载使用数据集。

近年来，自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)技术的快速发展大力推动了人工智能的整体进展。尤其是在过去三年，机器学习给NLP所带来的进步，使计算机在机器翻译、阅读理解、语法检查等任务上，都达到了可以媲美人类的水平。

不过相比现实世界中的实际应用环境，研究中的NLP任务相对单纯。事实上，在NLP已经取得很多突破的今天，机器却连企业文档中最常见的Word、PDF也无法从头“读”到尾。如何能够让机器理解文档中的标题、段落、脚注、图片、表格等内容信息，是NLP能够处理更多实际应用场景的第一步。

最近，微软亚洲研究院自然语言计算组发表了一篇论文——TableBank: Table Benchmark for Image-based Table Detection and Recognition，致力于解决文档中的表格检测与表格信息识别，并首次在业界同时开源表格检测和表格结构识别数据集，供研究人员使用。

TableBank：高质量的标注表格数据集

虽然人类在视觉上可以很容易地判断出一个表格，但由于表格的布局、样式多种多样，对于机器而言判断“何为表格”以及表格中内容之间的关系却并不容易。传统的基于规则的表格识别方式，一旦换一份文档就需要大量在文档后台的手工操作；而现有的机器学习方法，又无法获得大量有效的标注数据，很难支持实际场景中的应用。于是，TableBank应运而生。

TableBank是一个表格检测与识别的数据集，基于公开的、大规模的Word文档和LaTex文档，通过弱监督方法创建而来。与传统的弱监督训练集不同，TableBank不仅数据质量高，而且数据规模比之前的人工标记的表格分析数据集大几个数量级，其表格数据量达到了41.7万。

然而要让机器读懂表格，首先要能够从文档中识别哪些是表格，随后再去识别表格区域内的信息。因此TableBank的实现主要分两步走：一，表格检测(Table Detection)；二，表格结构识别(Table Structure Recognition)。

表格检测

如何能自动检测到文档中的表格？

通常每个Word文档都有一个对应的Office XML源代码文件，在代码中对应表格的位置，可以对其进行修改，让表格加上边框，以此来区分表格与文档的其他部分。对于LaTex文档(由LaTex编辑器生成的文档)，则可以直接使用特殊命令将边界框添加到表格中，以此来确定表格在文档中的位置。

然后再将Word和LaTex文档中的表格转化为相对应的PDF页面(如下图所示)，便可获得带有表格信息的PDF页面，且该文档对表格的位置已经进行了标注。这些标注过的表格，都可以放到训练数据集中，并且越来越多。目前，该表格检测模型采用了计算机视觉研究中常用的Faster R-CNN 算法。

表格结构识别

表格结构识别的目的是识别表格文档中的文字信息、表格中行和列的布局信息，以及理解行与列之间的关系。从PDF或图像中识别出文字，大家的第一反应都是使用OCR(光学字符识别)技术，确实OCR技术可以识别出文字，但它只能将其转换成文本格式，再按照在图像中出现的先后顺序依次填入到可编辑的文档中，而无法确定文字之间的逻辑关系，更难于理解表格的行、列信息。

在TableBank的论文里，研究员们一方面结合OCR技术，识别出表格里每个单元格中的文本内容，另一方面，使用了创新方法去自动识别出表格在文档中的位置，以及行与列的布局，明确表格中行列交叉所形成的单元格之间的关系。

对于形式、来源不同的表格，研究员们给出了相应的方法来实现表格结构的识别。Word文档中的表格可直接将XML源代码文件转换为HTML标记序列；LaTex文档则先生成XML再转换为HTML，然后框定表格中行和列的位置。这样表格中的行、列信息也就有了标注数据。

目前，TableBank数据集已经在GitHub社区开源，其中表格检测数据有41.7万个，表格结构识别数据有14.5万个。

数据集地址：https://github.com/doc-analysis/TableBank，欢迎大家下载使用。

表格检测与识别：文档智能分析的第一步

高质量、大规模、带有标注的表格数据集的建立，意味着表格识别相关的机器学习训练可大规模开展，并将逐步提升表格识别的准确率。集成了计算机视觉、OCR等跨领域技术的TableBank为NLP在实际场景中的应用，做好了智能分析表格数据的前期准备。

未来，在企业文档分析中，无论是扫描件还是纸质文件中的表格识别，都可以基于TableBank训练的模型进行。同样的场景也可以延伸到由PDF转成Word的文档中的表格转换，企业年报、员工报销发票中的表格信息提取等等。

当然，表格只是各类文档中的一小部分，表格检测与识别是NLP在文档分析研究领域的第一步，文档中的标题、段落、脚注、图片等其他非结构化数据的检测与识别，也是微软亚洲研究院自然语言计算组的研究范畴。要想真正实现对文档里的内容的智能分析和理解，还有很多研究课题亟待解决。