基于AI的PDF复杂表格结构识别与智能解析（方案1）
1 总体思路
本方案采用 “多模态输入 - 分层处理 - 协同输出” 的技术架构，整体分为数据预处理层、核心任务处理层、融合决策层和结果输出层四个部分，各层通过标准化数据接口实现高效协同，具体架构如下：
（1）数据预处理层：统一处理 PDF 原生文件与扫描件输入，将 PDF 文本流与图像流分离，对扫描件执行超分辨率重建与倾斜校正；采用 OCR 技术（如 PaddleOCR）提取图像中的文本信息及坐标，构建 “文本 - 坐标 - 图像特征” 三位一体的基础数据结构。
（2）核心任务处理层：针对合并单元格识别、表头层级恢复、跨页表格合并、版面分析四大核心任务，分别搭建专项处理模块，通过模块化设计实现任务解耦与独立优化。
（3）融合决策层：引入多模态注意力机制，融合各核心任务模块的输出结果，解决任务间的逻辑冲突（如跨页合并与单元格识别的坐标匹配问题），生成统一的表格结构与数据关联关系。
（4）结果输出层：支持 JSON、Excel、HTML 等多格式输出，其中 JSON 包含完整的表格结构元数据（合并单元格范围、表头层级、跨页来源等），Excel/HTML 实现结构化数据的可视化呈现。
2. 技术方案
2.1 表格与文本区域提取
（1）模型选型：采用跨版本兼容的 YOLO 检测模型，统一在 backbone 中引入 ResNet-50 与 Transformer 混合结构 ——ResNet-50 负责提取局部纹理特征（如表格线、文本块边缘），Transformer 捕捉全局版面关联（如多栏表格的区域排布），增强复杂版面的特征表征能力，适配 YOLOv8 至 v13 等主流版本的结构规范。。
（2）训练优化：构建包含政府公文、金融报表、科研论文等多领域的版面数据集（涵盖 10 万 + 样本），标注表格、标题、正文、图片等 8 类区域；采用难例挖掘策略，重点优化表格与密集文本区域的边界识别精度。
（3）推理流程：输入预处理后的文档图像或 PDF 页面，模型输出各区域的边界框坐标与类别标签；通过非极大值抑制（NMS）去除冗余框，最终生成包含区域类型、坐标、文本内容的版面结构图。
2.2 结构关系重构，识别合并单元格
（1） 双阶段识别策略：
A. 第一阶段（候选区域生成）：采用 U-Net++ 模型对表格图像进行像素级分割，识别表格线（横线、竖线）与单元格区域，通过线条断裂检测定位合并单元格候选区域（无分隔线的连续区域）。
B. 第二阶段（关系确认）：构建表格拓扑图，以单元格为节点，线条连接关系为边；针对候选区域，结合文本对齐特征（横向 / 纵向文本排布一致性）与相邻单元格尺寸比例，判断合并类型（横向 / 纵向）及合并范围。
(2) 跨模态辅助验证：
利用 OCR 提取的文本内容，通过 BERT 模型计算候选合并区域内文本的语义连贯性，排除非合并的密集文本区域干扰，识别准确率提升 3%-5%。
2.3 层级结构恢复,识别表头
（1）表头区域定位：采用 BiLSTM-CRF 模型对表格第一行 / 列的文本进行序列标注，结合版面分析中 “表格标题 - 表格主体” 的位置关系，定位表头起始与结束边界；针对跨多行 / 多列表头，引入自注意力机制捕捉文本与位置的关联特征。
（2）层级结构解析：
A. 构建表头语义树：利用 RoBERTa 模型提取表头文本的语义特征，通过余弦相似度计算判断父子层级关系（如 “年度” 与 “2023 年”“2024 年”）。
B. 结构可视化：将语义树转化为层级矩阵，明确每个表头单元格对应的下级列 / 行范围，支持多级表头（最多 5 级）的准确恢复。
(2) 优化策略：引入领域知识图谱（如金融领域的 “资产负债表表头体系”），对语义树进行校验与修正，解决专业术语导致的层级误判问题。
2.4 跨页表格的合并与还原
（1）跨页表格检测：
A. 特征匹配：提取当前页表格的表头特征、列宽比例、文本风格特征，与前 N 页（N≤3）表格特征进行相似度匹配，设定阈值（0.85）筛选候选关联表格。
B. 边界判断：通过表格底部线条完整性检测（断裂率＞60% 为跨页候选）及 “续表”“接下页” 等关键词识别，辅助确认跨页关系。
(2) 逻辑合并实现：
A. 坐标校准：以第一页表格的列宽为基准，对后续页表格进行拉伸 / 压缩校准，确保列对齐精度≤1 个像素。
B. 数据拼接：保留第一页表头，删除后续页重复表头，将数据行按页码顺序拼接；针对跨页断裂的合并单元格，结合单元格识别结果进行跨页范围补全。
3. 开放挑战：多模态协同与 Agent 框架应用
3.1 多模态融合增强
(1) 视觉 - 语言预训练模型应用：引入 LayoutLMv3 模型，将表格的图像特征（版面布局、线条分布）、文本特征（内容、位置）与语言特征（语义关联）进行深度融合，提升复杂表格的结构理解能力，尤其对无表格线的纯文本表格识别准确率提升 10% 以上。
(2) 跨模态注意力机制：在融合决策层设计双注意力模块，分别计算 “视觉 - 文本”“文本 - 语义” 的注意力权重，动态调整各模态特征对最终结果的贡献度。
3.2 Agent 框架搭建
(1) 智能决策 Agent 设计：
A. 任务规划器：接收用户需求（如 “提取某金融报表的季度数据”），拆解为 “版面分析→表格识别→表头提取→数据筛选” 等子任务，并规划执行顺序。
B. 工具调用器：集成各核心任务模块作为 “工具”，根据任务规划结果自动调用对应模块，如检测到跨页表格时触发跨页合并工具。
C. 结果校验器：利用大语言模型（如 LLaMA 3）对输出结果进行逻辑校验（如 “资产总计 = 流动资产 + 非流动资产”），发现异常时回溯调整工具参数。
(2) 人机交互优化：支持用户通过自然语言修正识别结果（如 “该单元格为横向合并”），Agent 记录修正数据并更新模型参数，实现增量学习。
4. 模型训练与系统部署
4.1 数据集构建与训练策略
(1) 数据集组成：包含公开数据集（PubTabNet、ICDAR2019）与自建数据集（涵盖政府、金融、科研领域，共 20 万 + 样本），自建数据集标注合并单元格、表头层级等细粒度信息。
(2) 训练优化：采用迁移学习策略，基于预训练模型（如 LayoutLMv3、ResNet-50）进行领域微调；使用混合精度训练与梯度累积技术，提升训练效率与模型泛化能力。
4.2 系统部署与性能优化
(1) 部署架构：采用 Docker 容器化部署，前端为 Web 交互界面，后端通过 FastAPI 提供接口服务，支持批量处理（≤1000 页 / 批）与实时处理（响应时间≤2 秒 / 页）。
(2) 性能优化：对模型进行量化压缩（INT8）与剪枝，降低推理显存占用 30%；采用 Redis 缓存高频访问的表格特征，提升重复文档处理效率。
5. 方案优势与预期效果
(1) 核心指标预期：合并单元格识别准确率≥92%，表头层级恢复准确率≥95%，跨页表格合并准确率≥90%，版面分析 F1 值≥0.94。
(2) 实用性优势：支持多领域复杂表格处理，适配 PDF 原生文件与扫描件，输出结果兼容主流数据处理工具，可直接对接政府、金融等领域的自动化办公系统。
接下来开始实施吧
SciTSR 数据集模型训练
先用SciTSR科研表格数据集来跑一遍这个方案
1 先明确：用 SciTSR 训练模型的核心逻辑
SciTSR 的核心优势是提供了精细的单元格行列范围、文本块坐标、邻接关系标注，完美适配 “合并单元格识别”“表格结构重构” 两大核心任务。因此模型选型需紧扣 “结构建模” 与 “关系学习”，推荐 “基础检测模型 + 关系建模模块” 的两阶段架构，具体适配如下：
| 核心任务 | 适配模型架构 | 依赖 SciTSR 的关键数据 |
| 合并单元格识别 | U-Net++（表格线分割）+ 规则判断 | structure.json 的 start/end 行列范围 |
| 表格结构重构 | Graph Neural Network（GNN）+ BERT | rel 文件的邻接关系、chunk 的文本特征 |
| 表头层级恢复 | BiLSTM-CRF + RoBERTa | structure.json 的单元格内容 + 位置 |
2. 模型训练前的 2 项准备工作
（1）数据预处理：将 SciTSR 转为模型输入格式
先编写脚本解析 SciTSR 的structure和chunk文件，生成训练所需的 “特征 - 标签” 对：
import json
import os
from typing import List, Dictdef parse_scitsr_data(data_root: str, split: str = "train") -> List[Dict]:"""解析SciTSR数据集，生成模型输入数据split: "train" 或 "test"返回: 每个样本含table_feature（特征）和labels（标签）"""data = []structure_dir = os.path.join(data_root, split, "structure")chunk_dir = os.path.join(data_root, split, "chunk")for filename in os.listdir(structure_dir):if not filename.endswith(".json"):continueid = filename.split(".")[0]# 1. 解析结构标签（获取合并单元格、行列位置）with open(os.path.join(structure_dir, filename), "r", encoding="utf-8") as f:struct = json.load(f)# 合并单元格标签：1=合并，0=未合并merge_labels = []cell_positions = [] # (start_row, end_row, start_col, end_col)cell_contents = []for cell in struct["cells"]:sr, er = cell["start_row"], cell["end_row"]sc, ec = cell["start_col"], cell["end_col"]cell_positions.append((sr, er, sc, ec))cell_contents.append(" ".join(cell["content"]))merge_labels.append(1 if (sr != er or sc != ec) else 0)# 2. 解析文本块（获取坐标与文本特征）chunk_path = os.path.join(chunk_dir, f"{id}.chunk")if not os.path.exists(chunk_path):continuewith open(chunk_path, "r", encoding="utf-8") as f:chunk_data = json.load(f)chunk_features = [(c["pos"], c["text"]) for c in chunk_data["chunks"]]# 3. 组装样本data.append({"id": id,"table_feature": {"cell_positions": cell_positions,"cell_contents": cell_contents,"chunk_features": chunk_features},"labels": {"merge_labels": merge_labels, # 合并单元格标签"cell_positions": cell_positions # 结构重构标签（行列范围）}})return data# 示例：加载训练数据
train_data = parse_scitsr_data(data_root="/path/to/SciTSR", split="train")
print(f"加载训练样本数：{len(train_data)}") # 应输出12000左右（2） 数据集加载器：适配 PyTorch 训练流程
基于预处理后的数据，编写Dataset类，实现批量加载与特征转换：
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import BertTokenizerclass SciTSRTableDataset(Dataset):def __init__(self, data, tokenizer, max_seq_len=128):self.data = dataself.tokenizer = tokenizerself.max_seq_len = max_seq_lendef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):sample = self.data[idx]cell_contents = sample["table_feature"]["cell_contents"]cell_positions = sample["table_feature"]["cell_positions"]merge_labels = sample["labels"]["merge_labels"]# 1. 文本特征：用BERT tokenizer编码单元格文本text_encoding = self.tokenizer(cell_contents,padding="max_length",truncation=True,max_length=self.max_seq_len,return_tensors="pt")input_ids = text_encoding["input_ids"].squeeze(0) # (num_cells, max_seq_len)attention_mask = text_encoding["attention_mask"].squeeze(0)# 2. 位置特征：将行列范围归一化为0-1（假设表格最大100行100列）pos_features = []for (sr, er, sc, ec) in cell_positions:pos_features.append([sr/100, er/100, sc/100, ec/100,(er-sr)/100, (ec-sc)/100 # 合并长度特征])pos_features = torch.tensor(pos_features, dtype=torch.float32) # (num_cells, 6)# 3. 标签：合并单元格标签转为tensormerge_labels = torch.tensor(merge_labels, dtype=torch.long) # (num_cells,)return {"input_ids": input_ids,"attention_mask": attention_mask,"pos_features": pos_features,"merge_labels": merge_labels}# 初始化加载器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
train_dataset = SciTSRTableDataset(train_data, tokenizer)
train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=8,shuffle=True,collate_fn=lambda x: { # 处理不同表格的单元格数量差异"input_ids": torch.stack([item["input_ids"] for item in x]),"attention_mask": torch.stack([item["attention_mask"] for item in x]),"pos_features": torch.stack([item["pos_features"] for item in x]),"merge_labels": torch.stack([item["merge_labels"] for item in x])}
)3 核心模型选型与训练代码
任务1 模型选型：BERT + 位置特征融合的分类模型
利用 SciTSR 的cell_contents（文本语义）和cell_positions（行列范围），判断单元格是否合并：
import torch.nn as nn
from transformers import BertModelclass MergeCellDetector(nn.Module):def __init__(self, bert_path="bert-base-uncased", pos_dim=6, hidden_dim=128):super().__init__()# 1. 文本特征提取（BERT）self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_path)self.text_dim = self.bert.config.hidden_size# 2. 位置特征融合self.pos_encoder = nn.Sequential(nn.Linear(pos_dim, hidden_dim),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.1))# 3. 融合分类self.fusion_linear = nn.Linear(self.text_dim + hidden_dim, hidden_dim)self.classifier = nn.Linear(hidden_dim, 2) # 0=未合并，1=合并def forward(self, input_ids, attention_mask, pos_features):# 文本特征：(batch_size, num_cells, max_seq_len) → (batch_size, num_cells, text_dim)bert_out = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)text_features = bert_out.last_hidden_state[:, :, 0] # 取[CLS]向量# 位置特征：(batch_size, num_cells, pos_dim) → (batch_size, num_cells, hidden_dim)pos_features = self.pos_encoder(pos_features)# 融合：(batch_size, num_cells, text_dim+hidden_dim)fusion_features = torch.cat([text_features, pos_features], dim=-1)fusion_features = self.fusion_linear(fusion_features)fusion_features = nn.ReLU()(fusion_features)# 分类输出logits = self.classifier(fusion_features) # (batch_size, num_cells, 2)return logits训练代码：基础训练循环
# 初始化模型、优化器、损失函数
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = MergeCellDetector().to(device)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 训练循环（示例10轮）
epochs = 10
for epoch in range(epochs):model.train()total_loss = 0.0for batch in train_loader:# 数据移至设备input_ids = batch["input_ids"].to(device)attention_mask = batch["attention_mask"].to(device)pos_features = batch["pos_features"].to(device)merge_labels = batch["merge_labels"].to(device)# 前向传播logits = model(input_ids, attention_mask, pos_features) # (batch, num_cells, 2)loss = criterion(logits.view(-1, 2), merge_labels.view(-1)) # 展平为二维# 反向传播optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item() * batch["input_ids"].size(0)# 打印每轮损失avg_loss = total_loss / len(train_loader.dataset)print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {avg_loss:.4f}")# 保存模型torch.save(model.state_dict(), f"merge_cell_detector_epoch_{epoch+1}.pth")任务 2：表格结构重构
模型选型：GNN（图神经网络）+ 关系预测
利用 SciTSR 的rel文件构建表格图，预测单元格间的横向 / 纵向关系：
import torch_geometric.nn as gnn
from torch_geometric.data import Data, DataLoader as GeoDataLoaderclass TableStructureGNN(nn.Module):def __init__(self, in_dim=768+6, hidden_dim=128, out_dim=2):super().__init__()# GCN层（处理单元格节点关系）self.gcn1 = gnn.GCNConv(in_dim, hidden_dim)self.gcn2 = gnn.GCNConv(hidden_dim, hidden_dim)# 关系预测头（横向=0，纵向=1）self.relation_head = nn.Linear(hidden_dim * 2, out_dim) # 拼接两个节点特征def forward(self, x, edge_index):# x: (num_nodes, in_dim) → 节点特征（文本+位置）# edge_index: (2, num_edges) → 边索引x = self.gcn1(x, edge_index)x = nn.ReLU()(x)x = self.gcn2(x, edge_index)# 预测边关系：拼接边两端节点特征edge_src = x[edge_index[0]] # (num_edges, hidden_dim)edge_dst = x[edge_index[1]]edge_features = torch.cat([edge_src, edge_dst], dim=-1)relation_logits = self.relation_head(edge_features) # (num_edges, 2)return relation_logits# 适配SciTSR的rel文件构建图数据（简化示例）
def build_graph_from_rel(sample_id, data_root):# 1. 加载节点特征（复用之前的text+pos特征）# 2. 加载rel文件构建边索引rel_path = os.path.join(data_root, "train", "rel", f"{sample_id}.rel")edges = []relations = []with open(rel_path, "r") as f:for line in f:id1, id2, rel_info = line.strip().split()rel_id = int(rel_info.split(":")[0]) - 1 # 转为0=横向，1=纵向edges.append([int(id1), int(id2)])relations.append(rel_id)edge_index = torch.tensor(edges, dtype=torch.long).t().contiguous()relation_labels = torch.tensor(relations, dtype=torch.long)# 3. 构建PyG Data对象node_features = torch.randn(10, 774) # 示例：10个节点，768+6维特征return Data(x=node_features, edge_index=edge_index, y=relation_labels)4. 评估与优化：复用 SciTSR 的官方工具
4.1 用官方脚本评估
直接调用 SciTSR 提供的eval.py脚本，将模型预测结果转为List[Relation]格式：
from scitsr.eval import json2Relations, eval_relations, Table2Relations
from scitsr.structure import Table# 1. 加载模型预测的结构结果（假设已转为Table对象）
# 示例：从structure.json构建Table（实际应替换为模型输出）
with open("/path/to/structure/1.json", "r") as f:struct_json = json.load(f)
pred_table = Table.from_json(struct_json) # 模型输出需转为该格式
pred_relations = Table2Relations(pred_table)# 2. 加载真实标签
gt_relations = json2Relations(struct_json, splitted_content=True)# 3. 计算指标
precision, recall = eval_relations(gt=[gt_relations], res=[pred_relations], cmp_blank=True)
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall) if (precision + recall) > 0 else 0
print(f"Precision: {precision:.4f}, Recall: {recall:.4f}, F1: {f1:.4f}")4.2 优化方向（针对 SciTSR 的复杂表格）
- 难例挖掘：用SciTSR-COMP.list筛选复杂样本，单独增加训练权重（loss 乘 1.5）。
- 噪声处理：对chunk文件中的噪声文本块，用 BERT 的文本相似度过滤（与单元格内容相似度＜0.5 则剔除）。
- 预训练初始化：将 BERT 替换为LayoutLMv2（支持位置特征），进一步提升结构建模能力。
模型训练完成后，核心工作就会转入模型应用开发阶段—— 这一步的目标是将训练好的 “合并单元格识别”“表格结构重构” 等模型，封装为可落地、可交互的实用功能，最终实现从 “模型文件” 到 “可用工具 / 系统” 的转化。
在正式开发前，需先完成模型的 “工程化预处理”，确保其能高效适配应用场景：
1. 模型轻量化与部署格式转换
训练好的模型（如merge_cell_detector_epoch_10.pth）通常体积大、推理慢，需先优化：
（1） 轻量化处理：
用 PyTorch 的torch.quantization工具做 INT8 量化，或用torch.nn.utils.prune剪枝（移除冗余参数），通常能降低 70%+ 体积，推理速度提升 2-3 倍。
示例（量化合并单元格识别模型）：
import torch.quantization# 加载训练好的模型
model = MergeCellDetector()
model.load_state_dict(torch.load("merge_cell_detector_epoch_10.pth"))
model.eval()# 动态量化（适合Transformer类模型）
quant_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model,{torch.nn.Linear, torch.nn.LayerNorm}, # 对线性层、归一化层量化dtype=torch.qint8
)# 保存量化后的模型
torch.save(quant_model.state_dict(), "merge_cell_detector_quant.pth")（2）部署格式转换：
若需在生产环境快速推理，可转为 ONNX 格式（兼容多框架）或 TensorRT 格式（GPU 加速）。
示例（转为 ONNX）：
# 构造虚拟输入（匹配模型输入格式：batch_size=1, num_cells=20, max_seq_len=128）
dummy_input_ids = torch.randint(0, 1000, (1, 20, 128))
dummy_attention_mask = torch.ones(1, 20, 128)
dummy_pos_features = torch.randn(1, 20, 6)# 导出ONNX
torch.onnx.export(model,(dummy_input_ids, dummy_attention_mask, dummy_pos_features),"merge_cell_detector.onnx",input_names=["input_ids", "attention_mask", "pos_features"],output_names=["logits"],dynamic_axes={"input_ids": {1: "num_cells"}, "pos_features": {1: "num_cells"}} # 支持动态单元格数量
)（3） 模型推理接口封装
将模型的 “输入预处理→推理→输出后处理” 逻辑封装为标准化函数，方便后续调用：
import torch
from transformers import BertTokenizer# 初始化（加载量化模型、tokenizer）
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = MergeCellDetector()
model.load_state_dict(torch.load("merge_cell_detector_quant.pth"))
model.to(device)
model.eval()def predict_merge_cells(cell_contents, cell_positions):"""应用级推理接口：输入单元格文本和位置，输出合并单元格预测结果cell_contents: 列表，如["Training set", "959", ...]cell_positions: 列表，如[(0,0,1,1), (5,5,1,1), ...]返回: 列表，0=未合并，1=合并"""# 1. 输入预处理（复用Dataset中的逻辑）text_encoding = tokenizer(cell_contents, padding="max_length", truncation=True, max_length=128, return_tensors="pt")input_ids = text_encoding["input_ids"].to(device) # (1, num_cells, 128)attention_mask = text_encoding["attention_mask"].to(device)pos_features = []for (sr, er, sc, ec) in cell_positions:pos_features.append([sr/100, er/100, sc/100, ec/100, (er-sr)/100, (ec-sc)/100])pos_features = torch.tensor(pos_features, dtype=torch.float32).unsqueeze(0).to(device) # (1, num_cells, 6)# 2. 推理（关闭梯度计算，提升速度）with torch.no_grad():logits = model(input_ids, attention_mask, pos_features) # (1, num_cells, 2)# 3. 输出后处理（取概率最大的类别）predictions = torch.argmax(logits, dim=-1).squeeze(0).cpu().numpy().tolist()return predictions# 测试接口
test_contents = ["Training set", "Validation set", "959", "100"]
test_positions = [(0,0,1,1), (0,0,2,2), (5,5,1,1), (5,5,2,2)]
print(predict_merge_cells(test_contents, test_positions)) # 示例输出：[0,0,0,0]（均未合并）应用开发核心任务：从 “单功能” 到 “完整流程”
应用开发需围绕 “PDF 表格解析全流程” 展开，将多个模型接口串联，并补充交互、输出等功能，重点实现 3 类核心应用：
1. 基础功能：单页 PDF 表格解析工具
先实现最核心的 “输入 PDF→输出结构化结果” 功能，串联 “版面分析→文本提取→模型推理→结果整理” 全流程：
import fitz # PyMuPDF，用于读取PDF
import json
from paddleocr import PaddleOCR # 用于提取PDF中的文本和坐标# 1. 初始化依赖工具
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="en") # 英文OCR（适配SciTSR的科研表格）def parse_single_pdf_table(pdf_path, page_num=0):"""单页PDF表格解析：从PDF中提取表格，预测合并单元格，输出结构化JSON"""# 步骤1：读取PDF页面，转为图像（用于OCR）doc = fitz.open(pdf_path)page = doc[page_num]mat = fitz.Matrix(2.0, 2.0) # 放大2倍，提升OCR精度pix = page.get_pixmap(matrix=mat)img_path = f"temp_page_{page_num}.png"pix.save(img_path)# 步骤2：OCR提取文本块（含坐标）ocr_result = ocr.ocr(img_path, cls=True)cell_contents = []cell_positions_pdf = [] # PDF原始坐标（需转换为行列范围，这里简化为虚拟行列）for line in ocr_result[0]:text = line[1][0]x1, y1 = line[0][0] # OCR坐标x2, y2 = line[0][2]# 简化：假设根据y坐标分组为行，x坐标分组为列（实际需用表格线分割算法）row = int(y1 // 20) # 每20像素为一行col = int(x1 // 80) # 每80像素为一列cell_contents.append(text)cell_positions_pdf.append((row, row, col, col)) # 先假设未合并# 步骤3：调用合并单元格识别模型merge_predictions = predict_merge_cells(cell_contents, cell_positions_pdf)# 步骤4：整理结构化结果（适配SciTSR的structure格式）structured_result = {"cells": []}for i, (content, pos, is_merge) in enumerate(zip(cell_contents, cell_positions_pdf, merge_predictions)):sr, er, sc, ec = pos# 若预测为合并，可根据邻接关系调整end_row/end_col（此处简化）if is_merge:er += 1 # 示例：纵向合并1行structured_result["cells"].append({"id": i,"content": content.split(),"start_row": sr,"end_row": er,"start_col": sc,"end_col": ec})# 保存结果with open(f"table_result_page_{page_num}.json", "w", encoding="utf-8") as f:json.dump(structured_result, f, indent=2)return structured_result# 测试：解析SciTSR的样例PDF
parse_single_pdf_table("/path/to/SciTSR/train/pdf/1.pdf", page_num=0)2. 进阶功能：多页 PDF 跨页表格合并
结合 “跨页表格检测” 逻辑（参考之前的特征匹配方案），将多页解析结果合并为完整表格：
def merge_cross_page_tables(pdf_path, start_page=0, end_page=2):"""合并多页PDF中的跨页表格"""# 1. 解析每页表格page_results = []for page in range(start_page, end_page+1):result = parse_single_pdf_table(pdf_path, page_num=page)page_results.append(result)# 2. 跨页检测（基于表头特征匹配）# 提取第一页表头（假设前2行为表头）first_header = [cell["content"] for cell in page_results[0]["cells"] if cell["start_row"] < 2]merged_table = page_results[0]["cells"].copy()# 3. 合并后续页（跳过重复表头，拼接数据行）for page_result in page_results[1:]:# 识别当前页表头，跳过current_header = [cell["content"] for cell in page_result["cells"] if cell["start_row"] < 2]# 若表头匹配（相似度>0.8），拼接数据行if len(set(first_header) & set(current_header)) / len(set(first_header)) > 0.8:data_rows = [cell for cell in page_result["cells"] if cell["start_row"] >= 2]# 调整行号（累加前几页的总行数）prev_max_row = max([cell["end_row"] for cell in merged_table])for cell in data_rows:cell["start_row"] += prev_max_row + 1cell["end_row"] += prev_max_row + 1merged_table.extend(data_rows)# 保存合并结果with open("merged_cross_page_table.json", "w", encoding="utf-8") as f:json.dump({"cells": merged_table}, f, indent=2)return merged_table3. 交互功能：Web 界面或本地工具
为了让非技术人员也能使用，需封装为可视化工具：
- 本地 GUI 工具：用 PyQt开发，支持 “上传 PDF→选择页面→点击解析→下载 Excel/JSON”。
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QFileDialogclass TableParserGUI(QMainWindow):def __init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle("PDF表格解析工具")self.resize(400, 200)# 解析按钮self.parse_btn = QPushButton("选择PDF并解析", self)self.parse_btn.move(100, 80)self.parse_btn.clicked.connect(self.parse_pdf)def parse_pdf(self):# 选择PDF文件pdf_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "选择PDF", "", "PDF Files (*.pdf)")if not pdf_path:return# 调用解析函数result = parse_single_pdf_table(pdf_path, page_num=0)# 提示成功self.parse_btn.setText("解析完成！结果已保存")if __name__ == "__main__":app = QApplication([])window = TableParserGUI()window.show()app.exec_()Web 服务：用 FastAPI 将功能封装为 API，支持批量处理、远程调用：
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
import shutilapp = FastAPI(title="PDF表格解析API")@app.post("/parse-table")
async def parse_table(file: UploadFile = File(...), page_num: int = 0):# 保存上传的PDFpdf_path = f"uploads/{file.filename}"with open(pdf_path, "wb") as f:shutil.copyfileobj(file.file, f)# 解析result = parse_single_pdf_table(pdf_path, page_num=page_num)return {"status": "success", "result": result}# 启动服务：uvicorn main:app --reload