tabellskanninger

Tabellskanninger er prosessen med å trekke ut data fra tabeller i skannede dokumenter ved hjelp av optisk gjenkjenning (OCR) og layoutanalyse for å identifisere tabellens struktur, celler, rader og kolonner, og deretter konvertere dette til strukturerte data som kan lagres og søkes i maskinlesbare formater.

Metodene varierer fra tradisjonelle regelbaserte tilnærminger som bruker linjer, avstand og tekstposisjon for å identifisere tabellgrenser, til moderne maskinlærings- og dypinlæringsmodeller som lærer å gjenkjenne bordoppsett og celleinnhold i ulike skrifttyper og bilder. Mange systemer kombinerer layoutanalyse med OCR for å sikre riktig transkripsjon av innholdet.

Anvendelser inkluderer digitalisering av arkiver og rapporter, innhenting av statistikk fra skannede publikasjoner, og automatisert datafangst fra skjemaer og fakturaer. Tabellskanninger muliggjør raskere tilgang til tallmateriale og enklere dataanalyse uten manuell transkripsjon.

Utfordringer omfatter uregelmessige tabeller, sammenflettede eller utvidede overskrifter, kolonne- og radoppsett som ikke følger en fast mal, manglende eller utydelige rammer, roterte eller skjeve tabeller, samt varierende kvalitet på skannede bilder. Dette kompliserer nøyaktig celleinndeling og riktig teksttranskripsjon.

Forskning innen tabellskanning fokuserer på å forbedre nøyaktigheten, håndtere komplekse oppsett og gjøre systemene mer robuste mot ulikt grafisk utseende og språk.