多特征融合的表格单元格分类模型
鲁建明
冀星
刘畅
中南民族大学计算机科学学院 湖北武汉 430074;湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心 湖北武汉 430074
摘要：为识别表格中单元格的类别,提出了多特征融合的表格单元格分类模型.首先分别基于词向量和字向量从不同粒度对单元格文本进行表示,并通过拼接的方式实现字词向量的融合,然后通过TextCNN进行单个单元格文本特征提取;其次,构建表格空间坐标系,获取每个单元格的空间特征,并在此基础上融合单元格的文本特征与空间位置特征,采用自注意力机制动态调整单元格之间的相关性系数;最后使用MLP作为分类器,完成单元格分类任务.实验结果表明本算法可以提高单元格分类准确率.
关键词：单元格分类特征提取自注意力机制卷积神经网络特征融合
资助基金：湖北省技术创新专项重大项目(2019ABA101)武汉市科技计划(2020020601012267)
论文发表日期：2021-05-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 7-11 )