Algoritmos para el reconocimiento de estructuras de tablas
Las Tablas son una manera bien común de organizar y publicar datos. Por ejemplo, la Web posee un enorme número de tablas publicadas en HTML integradas en documentos PDF, o que pueden ser simplemente descargadas de páginas Web. Sin embargo, las tablas no siempre son fáciles de interpretar pues posee...
| Main Author: | |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Politécnica Salesiana
2020-12-01
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| Series: | Ingenius: Revista de Ciencia y Tecnología |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://retos.ups.edu.ec/index.php/ingenius/article/view/4303 |
| Summary: | Las Tablas son una manera bien común de organizar y publicar datos. Por ejemplo, la Web posee un enorme número de tablas publicadas en HTML integradas en documentos PDF, o que pueden ser simplemente descargadas de páginas Web. Sin embargo, las tablas no siempre son fáciles de interpretar pues poseen una gran variedad de características y son organizadas en diferentes formatos. De hecho, se han desarrollado un gran número de métodos y herramientas para la interpretación de tablas. Este trabajo presenta la implementación de un algoritmo, basado en Campos Aleatorios Condicionales (CRF, Conditional Random Fields), para clasificar las filas de una tabla como fila de encabezado, fila de datos y fila metadatos. La implementación se complementa con dos algoritmos para reconocer tablas en hojas de cálculos, específicamente, basados en reglas y detección de regiones. Finalmente, el trabajo describe los resultados y beneficios obtenidos por la aplicación del algoritmo para tablas HTML, obtenidas desde la Web, y las tablas en forma de hojas de cálculo, descargadas desde el sitio Web de la Agencia Nacional de Petróleo de Brasil.
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| ISSN: | 1390-650X 1390-860X |