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    TSRFormer:复杂场景的表格结构识别新利器

    大数据文摘转载自微软研究院AI头条 近年来,各大企业和组织机构都在经历数字化转型。将文档转换成计算机所能识别的样态,是数字化转型的关键步骤,如何识别出图片中表格具体的结构与内容,并直接提取其中的数据和信息是学术界和工业界共同瞩目的焦点。然而,目前的表格识别算法多用于识别横平竖直的表格,对于全无边界和实线的表格、行列之间存在大片空白区域的表格等日常生活中常见的表格还没有较好的解决方案,对于拍摄角度倾斜而表格边框弯曲等情况更是束手无策。 今天我们将为大家介绍微软亚洲研究院在表格结构识别方向的最新进展,研究员们提

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    ACL2022 | 清华大学、DeepMind等指出现有小样本学习方法并不稳定有效,提出评价框架

    来源:机器之心本文约2200字,建议阅读5分钟本文介绍了清华大学、DeepMind等团队在小样本学习方法的最新进展。 以 GPT-3 为代表的预训练语言模型的发展,引发对小样本自然语言理解任务的极大关注。各种方法不断发展并展现出日渐强大的小样本自然语言理解性能。然而,来自清华大学、DeepMind 等团队的研究者近期的一项研究指出:相同基准再评估结果表明,现有小样本学习方法并不足够稳定有效,小样本自然语言理解发展尚面临巨大挑战! 评价准则的差异极大阻碍了已有小样本学习方法基于统一的标准公平比较,也无法客观评

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    ACL2022 | 清华大学、DeepMind等指出现有小样本学习方法并不稳定有效,提出评价框架

    机器之心专栏 清华大学、DeepMind等 以 GPT-3 为代表的预训练语言模型的发展,引发对小样本自然语言理解任务的极大关注。各种方法不断发展并展现出日渐强大的小样本自然语言理解性能。然而,来自清华大学、DeepMind 等团队的研究者近期的一项研究指出:相同基准再评估结果表明,现有小样本学习方法并不足够稳定有效,小样本自然语言理解发展尚面临巨大挑战! 评价准则的差异极大阻碍了已有小样本学习方法基于统一的标准公平比较,也无法客观评价该领域的真实进展。近期,来自清华大学、DeepMind 等团队研究者在论

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