功能简介
表格信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的表格、表单的等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。
在图像质量较好情况下，通过100+训练样本标注，调优后模型识别准确率可超95%+。
同时工具箱中还提供分类器管理工具与字段类型管理工具，支持用户通过同一接口完成不同类型数据的自动分类路由与高精度识别。
功能优势
高精度，基于阿里云强大的预训练模型，经过调优训练的多版式模型识别准确率可达95%以上。
少样本，仅需标注少量数据即可完成模型优化迭代，且模型具有泛化性。
低门槛，无需代码开发，开箱即用，可自主配置规则，交互友好可控。
高效率，提供智能预标注能力，多人协同标注耗时短。
应用场景
支持列表（List）型表格和键值对（KV）型表格，适用于版式少量变化或可枚举的有线表格，半框表格，无框表格，需要结构化信息抽取的图片或单页PDF文件。
模型有持续优化的需求，且有较多的数据样本可用于模型训练进行效果优化的表格表单数据，例如财税报销，资质审核，业务内部单据结构化识别等场景。
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操作指南
「表格信息抽取接入视频」参考：
创建「表格信息抽取」流程如下图，开始模型训练需要至少 20 个训练数据。
步骤一： 数据准备
进入「表格信息抽取」项目「数据中心-数据集」，用户可进行上传和管理模型任务所需数据。点击添加数据集进入上传界面，编辑数据集名称并上传相关表格业务数据。
表格信息抽取自定义模型至少需要20张训练数据，才能获得相对较好的识别抽取效果。
步骤二： 数据标注
数据标注划分为标注创建环节、标注环节、质检环节三大步骤；
标注任务创建
在「数据中心-标注任务」界面中，点击创建标注任务进入创建界面，编辑任务名称以及在上传数据中选择需要标注的数据集或直接本地上传，完成后进入题目设置。
预标注：开启OCR预标注识别后，在标注时画框之后会自动识别出框内文字内容，提高标注效率。
题目库：本任务中，已存在的题目，用户可通过查看题目库选择合适的题目用于标注任务的制定。
字段名称：识别字段对外透出的名称，即API接口中对应的名称，且字段名需全局唯一。
字段类型：字段属性定义，选择合适的字段类型可提升字段识别端到端效果，支持选择通用字段或用户自行添加自定义字段。无需后处理选择常规字段类型即可。
标注
进入「数据中心-标注任务」界面，选择创建完成的标注任务点击去标注，即进入数据标注界面，点击工具栏框选完成框选题目或创建表格。待所有图片及其所有待识别字段都依次完成标注后，点击提交任务完成该部分标注。
标注数据的质量（文字及位置）将直接影响模型训练的效果与评测指标。
如遇见错误数据或不可标注数据，可选择跳过该张图片。
质检环节：进入「数据中心-标注任务」界面，选择已标注完成的任务点击「质检」，进入数据质检界面。您需要核验该任务所有图片以及其字段是否标注完善，若标注有误则需做更改或者「驳回」操作，若标注无误则点击「提交任务」完成质检工作。
步骤三：模型训练与测评
进入「模型中心」，点击创建模型进入模型创建界面，进行训练集标注结果和测试集标注结果选择，同时完成和基本信息填写。创建模型后成功后自动进入模型训练。
「训练集」：用于训练模型的数据源，只能选择标注且质检完成的数据集作为训练集，且已被选为测试集的数据集不可再次选择。建议选择20张以上有效数据进行模型训练。
「测试集」：用于测试模型的数据源，只能选择标注且质检完成的数据集作为测试集，且已被选为训练集的数据集不可再次选择。
「自动划分1/10训练集作为测试集」：若打开此按钮，则无需手动再次选择测试集，系统直接自动划分1/10训练集作为测试集。如打开自动划分功能前已存在完成上传测试集，打开开关后，系统将忽略此前手动上传的测试集数据。
模型训练费用及预估时长。根据任务类型及数量变动，以界面显示数字为准。详情可见OCR文档自学习计费。
「训练时长」：由数据量、标注情况、机器资源等多种因素共同决定。例如采用V100机器，20张图片数据量约需1小时训练时长，200张图片数据量约需2小时训练时长。
算法评估评价指标评：包括整体指标、字段指标、表格指标三个维度。
整体指标
准确率：算法模型平均准确率（Accuracy），未经规则后处理修正。即测试集中被正确预测的标注框占所有标注框（内容+位置）的比例。
精确率：算法模型平均精确率（Precision），未经规则后处理修正，为被识别为正类别的样本中，真实为正类别的比例，即测试集中被识别出来的字段有多少是与标注框一致（内容+位置）的比例。
召回率：算法模型平均召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的比例，即测试集中被正确识别的标注框（内容+位置）的比例。
字段指标
精确率：算法模型单字段精确率（Precision），未经规则后处理修正，为被识别为正类别的样本中，真实为正类别的概率，即测试集中被识别为该字段占该类字段真实标注框（内容+位置）的比例。
召回率：算法模型单字段召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的概率，即测试集中被正确识别的该类标注框（内容+位置）的比例。
F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常用于评价分类模型的好坏。
表格指标
精确率：算法模型当前类型字段精确率（Precision），未经规则后处理修正，为被识别为正类别的样本中，真实为正类别的概率，即当类表格测试集中正确预测为该类字段占该类字段标注框（内容+位置）的比例。
召回率：算法模型当前类型字段召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的概率，即当类表格测试集中被正确识别的该类标注框（内容+位置）的比例。
F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常用于评价分类模型的好坏。
步骤四： 模型部署
模型训练完成后，进入「模型中心-模型详情」，点击页面底部「去部署」按钮，即可开始模型部署。模型部署需要一定时间，部署成功后即可通过在线体验可视化测试模型效果或直接使用API进行在线服务调用。
OCR文档自学习自2023年8月23日开启全面商业化，模型训练按时长计费，模型推理调用按调用量计费，详情可见OCR文档自学习计费。
小工具-题目库
题目库：应用于「题目设置」环节，预先创建标注任务字段，此题目支持多次引用；即多标注任务若所需标注字段相同，可通过题目库选择，减少多次编辑题目人力成本并降低题目编辑错误可能性。
若重新修改题目库，不会对已经发起的标注任务或模型产生影响。