Methodik für die genaue Extraktion wissenschaftlicher Diagramme
Um eine verlustfreie Konvertierung von Datenvisualisierungen in der wissenschaftlichen Literatur zu gewährleisten, wird das folgende Verfahren empfohlen:
- Vorverarbeitungsnormen1) Screenshots behalten Achsenskalenbeschriftungen bei 2) Legendenboxen müssen in Liniendiagramme eingefügt werden 3) Farbdiagramme werden zunächst in einen unterscheidbaren Graustufenmodus umgewandelt
- Modellspezifische Optimierung1) Integration des Plotly-Formatkonverters 2) Unterstützung für die Extraktion von Rohdatenpunkten (
extract_raw_data=True(3) Automatische Ableitung von Koordinatensystem-Abbildungsbeziehungen - Ausgabesteuerung1) Formularklasse: standardmäßig erzeugt
pandas.DataFrameLesbare Struktur 2) Flussdiagramm: in SVG-Vektorformat 3) Box-and-Line-Diagramm: Parsing von fünfstelligen allgemeinen Daten
Methoden der Qualitätskontrolle: 1) Aktivierenvisual_validation=TrueErstellen Sie Vergleichsdiagramme 2) Verwenden Sie eine Kreuzvalidierung mit zwei Modellen für wichtige Diagramme 3) Führen Sie eine Diff-Analyse mit Ergebnissen von Tools wie Tabula
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSmolDocling: ein visuelles Sprachmodell für die effiziente Verarbeitung von Dokumenten in einem kleinen VolumenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine originalgetreue Extraktion von grafischen Daten in wissenschaftlichen Arbeiten?
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