Metodologia para extração precisa de gráficos científicos
O procedimento a seguir é recomendado para garantir a conversão sem perdas das visualizações de dados na literatura acadêmica:
- Normas de pré-processamento1) As capturas de tela mantêm os rótulos de escala dos eixos 2) As caixas de legenda precisam ser incluídas nos gráficos de linha 3) Os gráficos coloridos são convertidos primeiro para o modo distinguível em escala de cinza
- Otimização específica do modelo1) Integração do conversor de formato Plotly 2) Suporte para extração de pontos de dados brutos (
extract_raw_data=True(3) Derivação automática das relações de mapeamento do sistema de coordenadas - controle de saída:: 1) Classe de formulário: gerada por padrão
pandas.DataFrameEstrutura legível 2) Fluxograma: para o formato vetorial SVG 3) Gráfico de caixa e linha: análise de dados generalizados de cinco números
Métodos de inspeção de qualidade: 1) Habilitarvisual_validation=TrueGerar gráficos comparativos 2) Usar validação cruzada de dois modelos para gráficos importantes 3) Fazer análise de diferenças com resultados de ferramentas como Tabula
Essa resposta foi extraída do artigoSmolDocling: um modelo de linguagem visual para o processamento eficiente de documentos em um pequeno volumeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma extração de alta fidelidade de dados gráficos em artigos acadêmicos?
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