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摘要:
电子表格是一种使用非常广泛的数据存储和分析工具,但其数据结构形式多样、结构复杂.为了快速准确地识别电子表格结构,提出了基于深度学习序列标注模型的电子表格结构自动识别方法.首先,确定待识别的电子表格数据结构;其次,采用中国国家统计局数据对模型进行训练;最后,将本文提出的算法与基于条件随机场序列标注的电子表格结构识别方法进行实验对比.实验结果表明:提出的算法在多个评估指标上都取得了较好的结果.
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文献信息
篇名 基于Transfer-crf神经网络的电子表格智能识别算法
来源期刊 重庆理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 电子表格 结构识别 行类别识别
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 信息·计算机
研究方向 页码范围 155-160
页数 6页 分类号 TP18
字数 3484字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.10.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 符云清 48 430 12.0 18.0
2 张志清 18 165 7.0 12.0
3 毛尚伟 5 2 1.0 1.0
7 汤槟 2 1 1.0 1.0
11 郑成坤 1 0 0.0 0.0
15 翟波 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
电子表格
结构识别
行类别识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆理工大学学报(自然科学版)
月刊
1674-8425
50-1205/T
重庆市九龙坡区杨家坪
chi
出版文献量(篇)
7998
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17
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