【摘 要】
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非结构化表格文档结构性较低,模式多样且数据冗杂,但此类文档里潜藏大量有价值数据,数据高精度抽取对分析数据价值存在增值作用,为此提出基于深度学习的非结构化表格文档数据抽取方法.在数据抽取前,采用基于循环和卷积神经网络的文本分类方法,对非结构化表格文档实施分类,获取所需表格文档,由此缩小后续数据抽取范围,提高抽取效率与精度;在分类后的表格文档中使用基于深度学习的数据自动抽取模型,通过双向循环神经网络编码获取中间语义向量,然后通过注意力模型和单项循环神经网络解密中间语义向量,获取非结构化表格文档数据.实验结果表
【机 构】
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南方电网数字电网研究院有限公司,广东,广州511455;中国南方电网有限责任公司,广东,广州510663
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非结构化表格文档结构性较低,模式多样且数据冗杂,但此类文档里潜藏大量有价值数据,数据高精度抽取对分析数据价值存在增值作用,为此提出基于深度学习的非结构化表格文档数据抽取方法.在数据抽取前,采用基于循环和卷积神经网络的文本分类方法,对非结构化表格文档实施分类,获取所需表格文档,由此缩小后续数据抽取范围,提高抽取效率与精度;在分类后的表格文档中使用基于深度学习的数据自动抽取模型,通过双向循环神经网络编码获取中间语义向量,然后通过注意力模型和单项循环神经网络解密中间语义向量,获取非结构化表格文档数据.实验结果表明,采用所提方法抽取10种非结构化表格文档数据时,均获取显著的抽取效果.
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