Table Recognition Metric: 表格识别算法评测工具包及相关评测基准数据集

Table Recognition Metric

PyPI SemVer2.0

使用说明：

  1. Install package by pypi.
    pip install table_recognition_metric
  2. Run by command line.
    • Usage:
      $ table_recognition_metric -h
usage: table_recognition_metric [-h] [-gt GT_HTML] [-pred PRED_HTML]

optional arguments:
-h, --help            show this help message and exit
-gt GT_HTML, --gt_html GT_HTML
-pred PRED_HTML, --pred_html PRED_HTM
    • Example:
      $ table_recognition_metric -gt '<html><body><table><tr><td>购买方</td><td colspan="5">纳税人识别号地址、电记开户行及账号</td><td>密码区</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td colspan="2">货物或应税劳务、服务名称理肤泉清痘旅行装控油祛痘调节水油平衡理肤泉特安舒缓修护乳40ml合计</td><td>规格型号</td><td>单位</td><td>11</td><td colspan="3"></td><td></td><td>税率17%17%</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">价税合计（大写）</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td>销售方</td><td colspan="5">纳税人识别号地址、电话开户行及账号</td><td>备注</td><td colspan="4"></td></tr></table></body></html>' -pred ''

# 0.0
  3. Run by script.
    from table_recognition_metric import TEDS

teds = TEDS()

gt_html = '<html><body><table><tr><td>购买方</td><td colspan="5">纳税人识别号地址、电记开户行及账号</td><td>密码区</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td colspan="2">货物或应税劳务、服务名称理肤泉清痘旅行装控油祛痘调节水油平衡理肤泉特安舒缓修护乳40ml合计</td><td>规格型号</td><td>单位</td><td>11</td><td colspan="3"></td><td></td><td>税率17%17%</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">价税合计（大写）</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td>销售方</td><td colspan="5">纳税人识别号地址、电话开户行及账号</td><td>备注</td><td colspan="4"></td></tr></table></body></html>'
pred_html = '<html><body><table><tr><td>购买方</td><td colspan="5">纳税人识别号地址、电记开户行及账号</td><td>密码区</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td colspan="2">货物或应税劳务、服务名称理肤泉清痘旅行装控油祛痘调节水油平衡理肤泉特安舒缓修护乳40ml合计</td><td>规格型号</td><td>单位</td><td>11</td><td colspan="3"></td><td></td><td>税率17%17%</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">价税合计（大写）</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td>销售方</td><td colspan="5">纳税人识别号地址、电话开户行及账号</td><td>备注</td><td colspan="4"></td></tr></table></body></html>'

score = teds(gt_html, pred_html)
print(score)

数据集上评测

  • 这里以rapid-table在表格数据集liekkas/table_recognition上的评测代码，大家可以以此类推。
  • 安装必要的包
    pip install modelscope==1.5.2
pip install rapid_table
  • 运行测试
    from modelscope.msdatasets import MsDataset
from rapid_table import RapidTable

from table_recognition_metric import TEDS

test_data = MsDataset.load(
    "table_recognition",
    namespace="liekkas",
    subset_name="default",
    split="test",
)
table_engine = RapidTable()
teds = TEDS()

content = []
for one_data in test_data:
    img_path = one_data.get("image:FILE")
    gt = one_data.get("label")

    pred_str, _ = table_engine(img_path)
    scores = teds(gt, pred_str)
    content.append(scores)
    print(f"{img_path}\t{scores:.5f}")

avg = sum(content) / len(content)
print(avg)
# 0.5847187558587787

Tree-EditDistance-based Similarity (TEDS)

  • TEDS是IBM在论文《Image-based table recognition: data, model, and evaluation》中提出的。

  • 之前提出的评测算法，主要是将一个表格的ground truth和recognition result各自展平为非空cell两两之间的邻接关系列表。然后通过比较这两个列表，来计算precision, recall和F1-score。该metric主要存在两个明显问题：

    1. 由于它只检查非空单元格之间的直接邻接关系，因此它无法检测由空单元格和超出直接邻居的单元格未对齐引起的错误；
    2. 由于它通过精准匹配来检查关系，因此它没有衡量fine-grained单元格内容识别性能的机制。

  • 针对以上问题，TEDS通过以下方法予以解决：

    1. 通过在全局树结构级别检查识别结果，使其能够识别它识别所有类型的结构错误，来解决上述问题1；
    2. 当tree-edit的操作是节点替换时，计算对应的字符串编辑距离，来解决上述问题2。

  • 计算公式：

    \[ TEDS(T_{a}, T_{b}) = 1 - \frac{EditDist(T_{a}, T_{b})}{max(|T_{a}|, |T_{b}|)} \]

    其中，\(EditDist\)指的是tree-edit distance, \(|T|\)指的是在\(T\)中节点的数量。一个表格还原算法在一系列测试集上识别效果可以定义为：测试集中所有样例逐个计算其ground truth和predict result之间的TEDS，最终对所有样例的TEDS求均值得到最终得分。

posted @ 2023-07-13 22:14  Danno  阅读(72)  评论(0)  编辑  收藏  举报