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近年來，自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）技術的快速發展大力推動了人工智能的整體進展。尤其是在過去三年，機器學習給NLP所帶來的進步，使計算機在機器翻譯、閱讀理解、語法檢查等任務上，都達到了可以媲美人類的水平。

不過相比現實世界中的實際應用環境，研究中的NLP任務相對單純。事實上，在NLP已經取得很多突破的今天，機器卻連企業文檔中最常見的Word、PDF也無法從頭“讀”到尾。如何能夠讓機器理解文檔中的標題、段落、腳注、圖片、表格等內容信息，是NLP能夠處理更多實際應用場景的第一步。

最近，微軟亞洲研究院自然語言計算組發表了一篇論文——TableBank: Table Benchmark for Image-based Table Detection and Recognition，致力于解決文檔中的表格檢測與表格信息識別，并首次在業界同時開源表格檢測和表格結構識別數據集，供研究人員使用。

TableBank：高質量的標注表格數據集

雖然人類在視覺上可以很容易地判斷出一個表格，但由于表格的布局、樣式多種多樣，對于機器而言判斷“何為表格”以及表格中內容之間的關系卻并不容易。傳統的基于規則的表格識別方式，一旦換一份文檔就需要大量在文檔后臺的手工操作；而現有的機器學習方法，又無法獲得大量有效的標注數據，很難支持實際場景中的應用。于是，TableBank應運而生。

TableBank是一個表格檢測與識別的數據集，基于公開的、大規模的Word文檔和LaTex文檔，通過弱監督方法創建而來。與傳統的弱監督訓練集不同，TableBank不僅數據質量高，而且數據規模比之前的人工標記的表格分析數據集大幾個數量級，其表格數據量達到了41.7萬。

然而要讓機器讀懂表格，首先要能夠從文檔中識別哪些是表格，隨后再去識別表格區域內的信息。因此TableBank的實現主要分兩步走：一，表格檢測（Table Detection）；二，表格結構識別（Table Structure Recognition）。

表格檢測

如何能自動檢測到文檔中的表格？

通常每個Word文檔都有一個對應的Office XML源代碼文件，在代碼中對應表格的位置，可以對其進行修改，讓表格加上邊框，以此來區分表格與文檔的其他部分。對于LaTex文檔（由LaTex編輯器生成的文檔），則可以直接使用特殊命令將邊界框添加到表格中，以此來確定表格在文檔中的位置。

然后再將Word和LaTex文檔中的表格轉化為相對應的PDF頁面（如下圖所示），便可獲得帶有表格信息的PDF頁面，且該文檔對表格的位置已經進行了標注。這些標注過的表格，都可以放到訓練數據集中，并且越來越多。目前，該表格檢測模型采用了計算機視覺研究中常用的Faster R-CNN 算法。

表格結構識別

表格結構識別的目的是識別表格文檔中的文字信息、表格中行和列的布局信息，以及理解行與列之間的關系。從PDF或圖像中識別出文字，大家的第一反應都是使用OCR（光學字符識別）技術，確實OCR技術可以識別出文字，但它只能將其轉換成文本格式，再按照在圖像中出現的先后順序依次填入到可編輯的文檔中，而無法確定文字之間的邏輯關系，更難于理解表格的行、列信息。

在TableBank的論文里，研究員們一方面結合OCR技術，識別出表格里每個單元格中的文本內容，另一方面，使用了創新方法去自動識別出表格在文檔中的位置，以及行與列的布局，明確表格中行列交叉所形成的單元格之間的關系。