本報(bào)記者 施露
近期，人工智能及大數(shù)據(jù)科技企業(yè)合合信息持續(xù)突破版面分析技術(shù)在版面分割、區(qū)域間的邏輯關(guān)系處理等方面的難題，通過智能文字識別、智能圖像處理等核心技術(shù)，助力使用者從各類復(fù)雜的圖片文檔中精準(zhǔn)獲取信息。
版面分析的目的是讓機(jī)器“看懂”文檔結(jié)構(gòu)，即將文檔圖像分割成不同類型內(nèi)容的區(qū)域，并分析區(qū)域之間的關(guān)系，這是內(nèi)容識別之前的關(guān)鍵步驟。據(jù)中國科學(xué)院自動化研究所多模態(tài)人工智能系統(tǒng)全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合多所高校發(fā)布的論文顯示，版面分析主要包括物理版面分析（區(qū)域分割、分類，文本檢測與定位，文本行分割等），手寫及印刷區(qū)分，表格分析（單元格提取與關(guān)系分析），邏輯版面分析（區(qū)域語義分類、閱讀順序），以及簽名、圖標(biāo)、印章等版面元素的提取等。
(相關(guān)資料圖)
從20世紀(jì)80年代開始，較多專門研究版面分析的工作成果開始涌現(xiàn)，此后經(jīng)歷了多番理念方法迭代。傳統(tǒng)的版面分析方法在進(jìn)行版面布局分析和表格處理時會明顯受制于版式差異，在應(yīng)對不同場景下的文檔圖片時泛化效果存在缺陷，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入有效解決了這些問題。
合合信息技術(shù)人員在采訪中提到，得益于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的突破，文檔版面分析的方法和性能得到了很大發(fā)展。公司基于深度學(xué)習(xí)的方法，結(jié)合文本區(qū)域的幾何坐標(biāo)、視覺特征、文本語義等多種模態(tài)信息對文本閱讀順序進(jìn)行預(yù)測，顯著提升分類結(jié)果。
同時，合合信息表格結(jié)構(gòu)解析方法在邏輯版面分析中也發(fā)揮了重要作用，主要包括自上而下的方法、自下而上的方法以及端到端圖像到標(biāo)記的方法等。在財(cái)報(bào)相關(guān)表格識別測試中，有線表識別單元格結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確率高于98%；無線表識別中，在保證表格區(qū)域內(nèi)容的完整性的同時，檢測準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)方法顯著提升。
對于研究人員或?qū)W生群體而言，版面分析與OCR技術(shù)的結(jié)合可以廣泛應(yīng)用于課件、試卷、作業(yè)、學(xué)術(shù)論文等材料的數(shù)字化處理，自動識別和提取多種教育類文檔文本、圖像、公式、表格等元素進(jìn)行不同場景的應(yīng)用，簡化教學(xué)和學(xué)習(xí)過程。
商務(wù)場景中，版面分析與OCR技術(shù)能自動識別和提取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、圖表、文本等信息，并將印刷財(cái)報(bào)轉(zhuǎn)換為可分析的電子數(shù)據(jù)，在處理不同類型的財(cái)務(wù)報(bào)表時，能夠提升報(bào)告分析效率和準(zhǔn)確性，幫助相關(guān)人員實(shí)現(xiàn)公司財(cái)務(wù)報(bào)告、審計(jì)報(bào)告、年度報(bào)告等文件的自動處理和分析。
此外，版面分析相關(guān)技術(shù)還可作用于文化保護(hù)，通過自動識別和提取各種類型書籍的表格、圖像信息，將不同時代、多種印刷版式、多種概念的紙質(zhì)圖樣按照符合人類理解的格式進(jìn)行電子化存儲，幫助實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)、古籍、報(bào)紙、雜志等資料的數(shù)字化和知識管理。
相關(guān)研究表明，現(xiàn)階段，針對復(fù)雜版面文檔和拍照變形文檔的分析識別仍存在性能不足的情況。這個細(xì)小卻重要的技術(shù)還需要更多的研究機(jī)構(gòu)及科技企業(yè)加入進(jìn)來，共同推動理論的研究與應(yīng)用的突破。
（編輯 張薌逸）
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