15、数字原生文档中语义驱动的表格理解与图像分类的上下文可能性知识扩散

数字原生文档中语义驱动的表格理解与图像分类的上下文可能性知识扩散

数字原生PDF文档表格数据恢复

在当今数字化的时代，人们每天都会使用各种文字处理器、样式表和排版工具生成大量新文档。为了便于在不同设备和平台上查看和共享，许多文档会被导出为PDF格式。PDF文档具有良好的跨平台兼容性和安全性，但在生成过程中会丢失原始的逻辑结构，这给从PDF文档中提取有价值的数据带来了挑战。

1. 背景与动机

随着PDF文档在各个领域的广泛应用，从PDF文档中恢复信息成为计算机科学和文档工程领域的重要研究方向。特别是对于包含表格、方程和图表等元素的PDF文档，提取这些元素中的数据并进行进一步处理具有重要意义。例如，在成本报告、总结数据等文档中，表格数据可以用于数据分析、可视化展示等。

2. IODA架构与表格语义

为了应对这一挑战，提出了IODA（Interactive Open Document Architecture）架构，它是一种轻量级的文档架构，使得文档具有可执行性。IODA文档包含三个层次：
- 数据层 ：以原始形式存储数据，包括各种格式的数据文件和可执行代码。
- 信息层 ：使用人类可解释的模式（如文本、表格、图表、公式）向用户呈现数据。
- 知识层 ：允许用户使用嵌入式脚本、本地工具或第三方服务处理文档数据。

在IODA架构中，表格被视为信息层的语义单元，而表格中各个单元格的内容则构成了数据层的数据资源。因此，从PDF文档中恢复表格数据是实现IODA架构中数据处理和知识挖掘的