“`html
Автоматизация извлечения данных из академических статей с помощью TF-ID (Table/Figure/Text IDentifier)
Количество выпускаемых ежедневно научных статей растет, что затрудняет отслеживание всех последних инноваций. Автоматизация процесса извлечения данных, особенно из таблиц и рисунков, позволяет исследователям сосредоточиться на анализе данных и интерпретации, а не на ручном извлечении данных. Благодаря более быстрому доступу к актуальным данным исследователи могут ускорить темп своей работы и способствовать прогрессу в своих областях.
Решение
Исследователи предлагают семейство моделей обнаружения объектов TF-ID (Table/Figure Identifier), которые позволяют автоматически находить и извлекать таблицы и рисунки из академических статей. Эти модели используют техники обнаружения объектов для идентификации и определения местоположения таблиц и рисунков в академических статьях. Модель обучается на большом наборе данных академических статей с ручной разметкой областей таблиц и рисунков, что позволяет ей распознавать визуальные шаблоны, связанные с этими элементами.
Практическое применение
TF-ID использует техники обнаружения объектов для идентификации и определения конкретных объектов, таких как таблицы и рисунки, в изображениях академических статей. После обучения модель обрабатывает новые академические статьи и выдает ограничивающие рамки, указывающие местоположение обнаруженных таблиц и рисунков. Эти ограничивающие рамки могут быть использованы для дальнейшей обработки, такой как обрезка изображений, оптическое распознавание символов (OCR) или извлечение данных. Кроме того, TF-ID позволяет извлекать ценную информацию, скрытую в визуальных элементах, обеспечивая более глубокие исследования и открытие знаний.
Заключение
Используя техники обнаружения объектов, модель TF-ID эффективно решает проблему ручного извлечения таблиц и рисунков из академических статей. Предложенный метод использует большой набор данных и сложное обучение для точного определения местоположения таблиц и рисунков, значительно превосходя ручные методы по скорости и точности. Несмотря на вызовы в обработке сложных макетов и распознавании структур таблиц, TF-ID представляет собой значительный прогресс в автоматизации извлечения данных из академической литературы.
Подробнее о модели и GitHub можно узнать на сайте проекта. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям проекта. Также не забудьте подписаться на наш Твиттер и присоединиться к нашему каналу в Телеграме и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу более чем 47 тыс. подписчиков на ML SubReddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Оригинальная статья: MarkTechPost
“`
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте TF-ID (Table/Figure/Text IDentifier): An Object Detection AI Model Finetuned to Extract Tables, Figures, and Text Sections in Academic Papers.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
Оригинальная статья: MarkTechPost
“`
