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Ergebnisse für “Tabellen”
Forschung

LLMs ermöglichen effiziente Few-Shot-Klassifizierung von Tabellen Die Web‑Welt bietet unzählige strukturierte Daten in Tabellenform – von Produktkatalogen über Wissensdatenbanken bis hin zu wissenschaftlichen Datensätzen. Diese Tabellen unterscheiden sich stark in Struktur und Semantik, was die Entwicklung einer einheitlichen Klassifikationsmethode erschwert. Gleichzeitig werden große Sprachmodelle (LLMs) immer stärker in Web‑Infrastrukturen eingesetzt, etwa für semantische Suche. Die zentrale Frage laute
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Effiziente Tabellenabfrage und -verständnis mit multimodalen Sprachmodellen</p> <p>Tabellen, die als Bilder vorliegen – etwa in Finanzberichten, handschriftlichen Aufzeichnungen oder gescannten Dokumenten – stellen besondere Herausforderungen für die maschinelle Analyse dar. Sie vereinen strukturelle und visuelle Komplexität, die bislang nur schwer zu bewältigen ist.</p> <p>Moderne multimodale Large Language Models (MLLMs) haben zwar vielversprechende Fortschritte im Tabellenverständnis erzielt, gehen je
arXiv – cs.AI