Mandala

新的EMBLEM方法使用掩码改进多脚本表格检测

研究人员开发了EMBLEM，一种新颖的基于掩码的方法，用于增强文档中的多脚本表格检测。该方法旨在提高在英文文档上训练的模型应用于多语言和多脚本文本时的性能。为此，创建了一个名为MANDALA的新数据集，包含18种语言和15种脚本的2,323页。实验表明，EMBLM显著提高了在MANDALA数据集上的表格检测准确性，即使没有多脚本训练数据，也取得了显著的F1分数提升。