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讨论总结

本次讨论主要围绕“最佳布局检测和表格提取工具”展开，参与者推荐了多种工具，如QWEN2-VL、Nougat、PDF-Extract-Kit、phi3 vision、OCR 2.0、GOT_official_online_demo、pixtral、Molmo、LLMWhisperer等。讨论内容涵盖了工具的性能、适用性、提示工程、数据验证等方面。参与者分享了各自的使用体验，并对不同工具进行了比较。总体上，讨论呈现出一种技术导向的氛围，参与者对工具的准确性和效率表现出高度关注。

主要观点

  1. 👍 QWEN2-VL工具在处理表格数据时表现出色
    • 支持理由：直接返回每个部分的CSV格式能获得完美的结果，不需要复杂的提示工程。
    • 反对声音：直接返回整个表格的CSV格式会导致结果不佳。
  2. 🔥 Nougat和PDF-Extract-Kit是优秀的布局检测和表格提取工具
    • 正方观点：Nougat在类似任务中表现良好，PDF-Extract-Kit也是另一个优秀的选择。
    • 反方观点：无明显反对声音。
  3. 💡 phi3 vision工具的适用性存在疑问
    • 解释：评论者询问该工具是否真的能够处理财务报表的布局检测和表格提取任务。
  4. 👍 OCR 2.0通用理论项目值得研究
    • 支持理由：提供了具体的GitHub仓库链接，有用户尝试并反馈了使用体验。
    • 反对声音：有用户反馈在处理特定图像时，项目在所有设置下都失去了结构。
  5. 🔥 GOT_official_online_demo工具是最佳解决方案
    • 正方观点：该工具专门为此目的设计，被认为是迄今为止找到的最佳解决方案。
    • 反方观点：无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 Just asking to return the table as CSV returns bad results but if you ask it to return each section as a CSV (which you can recombine after) then I get perfect results.”
    • 亮点：强调了提示工程的重要性，通过调整提示语可以显著提升工具的性能。
  2. “🤔 I’ve had good results with nougat for similar tasks.”
    • 亮点：简洁明了地推荐了Nougat工具，并分享了使用体验。
  3. “👀 Wasn’t phi3 vision supposed to be trained specifically for stuff like this?”
    • 亮点：提出了对phi3 vision工具适用性的疑问，引发了对工具实际效果的讨论。
  4. “😂 One repo with a lovely paper comes to mind OCR 2.0 general theory, it might be worth looking into it”
    • 亮点：推荐了一个值得研究的OCR项目，并提供了具体的GitHub链接。
  5. “🤔 THIS is what you want \n> It is designed for exactly this purpose”
    • 亮点：强调了GOT_official_online_demo工具的针对性，认为它是最佳解决方案。
  6. “👀 I’ve done it once basically writing a wrapper to match the table structure and extract the lines and columns of each page.”
    • 亮点：分享了使用Python处理PDF文件的经验，并提供了代码链接。
  7. “😂 My well thought out, super secret prompt engineeirng strategy is: \"Please can you look at the attached image, and then create a table in html that matches the table in the image. We need to data to be an accuracte copy. Please style the table so it looks just like teh one in the attachment.\""
    • 亮点：分享了通过提示工程策略生成HTML表格的方法，并强调了数据准确性的重要性。
  8. “🤔 Did you tried Molmo ? [https://huggingface.co/collections/allenai/molmo-66f379e6fe3b8ef090a8ca19]”
    • 亮点：推荐了Molmo工具，并提供了链接供其他用户尝试。
  9. “👀 https://github.com/VikParuchuri/marker”
    • 亮点：提供了多个与布局检测和表格提取相关的工具链接，为寻求解决方案的用户提供了实用的资源。
  10. “😂 Pixtral does a good job”
    • 亮点：简洁明了地评价了Pixtral工具的性能。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向正面，参与者对工具的性能和适用性表现出高度关注，并积极分享使用体验和推荐工具。主要分歧点在于不同工具的性能比较，尤其是QWEN2-VL、Nougat、GOT_official_online_demo等工具的优劣。可能的原因是不同工具在处理不同类型的表格数据时表现不一，导致用户在选择工具时存在困惑。

趋势与预测

  • 新兴话题：提示工程在提升工具性能中的应用，以及如何通过编写脚本处理文本输入，使其更适合语言模型。
  • 潜在影响：随着更多用户分享使用体验和推荐工具，可能会引发更多关于最佳布局检测和表格提取工具的讨论，推动相关技术的发展和应用。

详细内容：

标题：探索财务报表布局检测和表格提取工具的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“Best layout detection and table extraction tool”（最佳布局检测和表格提取工具）的话题引起了广泛关注。原帖对一张财务报表的图片进行了详细分析，包括主题、视觉元素、情感氛围、上下文背景、技术细节、文字符号等多个方面。此帖获得了众多用户的参与，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在各种工具和方法的效果和适用性上。有人分享道：“我刚用 QWEN2-VL 测试了您的输入，直接要求返回表格为 CSV 格式效果不佳，但如果要求它将每个部分作为 CSV 返回（之后可以重新组合），就能得到完美结果。您可以在这里尝试：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-VL”。还有用户提到：“https://huggingface.co/spaces/stepfun-ai/GOT_official_online_demo，这个模型就是专门为这种任务设计的，并且是最近发布的。”

有人认为 Qwen2-VL 表现出色，没有出错，而 GPT-4o、GOT、Claude 等模型在处理数字时出现了幻觉。也有人推荐了 nougat 和 PDF-Extract-Kit 等工具，并提供了相关链接。对于处理多个具有相同布局的文件，有人建议使用 Python 编写代码，并分享了相关代码和文档。还有人提到了 pixtral 的表现不错，以及如何利用提示工程策略来优化结果。

在讨论中，对于不同工具和方法存在一定的共识，即需要根据具体需求和情况选择合适的工具。特别有见地的观点是关于如何优化提示来获得更好的提取效果，以及如何处理不同格式和复杂情况的财务报表。

总的来说，这个讨论为寻找有效的财务报表布局检测和表格提取工具提供了丰富的参考和思路。