定制化优化方案
针对学术论文中常见的跨页表格/三线表等特殊格式，建议采用以下方法提升PP-TableMagic识别率：
- 针对性微调：仅需标注50-100张样本训练SLANeXt模型（无需重训检测模块）
- 三线表专用分支：通过修改pipeline.py增加wireless_table_subtype=3参数启用特殊处理逻辑
- Post-processing optimization：在save_to_html()输出前添加正则表达式修正学术单位符号（如μm→μ㎡）
实验数据显示，经200张生物医学表格微调后，F1-score从0.72提升至0.89。注意需保持训练数据包含：跨页表格（30%）、无边框表格（40%）、彩色注释表格（30%）
This answer comes from the articleFlying Paddle PP-TableMagic: Structured Information Extraction for Complex TablesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升科研论文中复杂表格的结构识别准确率？
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