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“ Multimodal Table Understanding ” 对于文档理解型任务，识别并理解文档中的表格内容至关重要，之前的表格理解方法需要把表格转换成文本在输入给模型，不仅费时费力，而且转换过程的损失会影响分析结果。 近日，中科院的研究者们发表了多模态表格理解大模型Table-LLaVA，通过直接从表格图像中提取关键信息，为下游问答、推理任务提供依据。通过在构建的在MMTab上微调，Table-LLaVA在23个评测任务上刷新了SOTA。 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2406.08100 Github地址 ：https://github.com/SpursGoZmy/Table-LLaVA 摘要 先前的表格理解方法依赖于将表格转换为文本序列作为模型输入，但在某些情况下很难获得高质量的文本表格表示，而表格图像更易获取。因此，直接利用直观的视觉信息来理解表格是一个重要且紫急的挑战。本文提出了多模态表格理解问题，需要根据给定
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