做过财报分析的都知道，表格有三种形态：
- 全线表（Full-lined）：Excel 导出那种，横竖都有线。最好处理。
- 无线表（Wireless）：只有文字对齐，没有线。传统 CV 算法的噩梦。
- 复杂嵌套表（Hierarchical）：表头跨了三行，左边还有合并单元格。
在 2023 年之前，我们主要靠 “检测+重构”（如 PaddleStructure）；但在 2024 年，“端到端生成”（如 StructEqTable）正在重新定义游戏规则。
1. 旧时代的王者：检测与重构 (Split-and-Merge)
以 PaddleStructure 或 WiredTable 为代表的技术路线，本质上是把表格还原看作一个 Object Detection (目标检测) 问题。
它的 Pipeline 是这样的：
- Table Detection：先用 YOLO 把表格区域切出来。
- Cell Detection：再检测每一个单元格的坐标。
- Structure Recognition：预测行线、列线，或者预测单元格的
row_span和col_span。 - Matching：把 OCR 识别出的文字，填入检测到的单元格框里。
痛点 (The Pain)：
- 级联误差 (Cascade Error)：如果单元格检测歪了，后面的文字填充全错。
- 无线表失效：没有框线，CV 模型很难通过纯视觉判断“这一堆字”和“那一堆字”是不是同一行。
- 后处理复杂：你需要写几千行 C++ 代码去处理“合并单元格”的逻辑，极其脆弱。
2. 新时代的暴君：StructEqTable (Image-to-Markdown)
StructEqTable（来自书生·万象 InternVL 团队）代表了 LMM (Large Multimodal Model) 的降维打击。
它不再去检测什么框和线。它把表格还原看作一个 机器翻译（Image-to-Seq） 任务。
- 输入：一张表格图片。
- 输出：一段 LaTeX 或 Markdown 代码。
为什么它能解决无线表？ 因为它像人类一样，通过 语义对齐 和 空间注意力 来理解表格。它不需要看到线，它看到“Total”在“Subtotal”下面，且右边有一个数字，它就“理解”了这是最后一行。
3. 技术实战：部署 StructEqTable
StructEqTable 基于 InternVL-4B/Chat-7B，它天生就是为了输出结构化数据而训练的。
环境准备： 你需要安装 lmdeploy 或者使用官方的推理脚本。
模型推理逻辑：
Python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from PIL import Image
# 1. 加载模型
# 这是一个专门针对表格和公式微调过的 Vision-Language Model
model_path = "OpenGVLab/InternVL-Chat-V1-5"
# 注意：StructEqTable 的核心权重通常集成在 InternVL 的最新版本中
# 2. 构造 Prompt
# 这是关键！我们不要求它 OCR，我们要求它 "Format as Markdown"
prompt = "Please convert the table in the image into Markdown format. Keep the merged cells structure."
# 3. 图像预处理 (Dynamic High-Res)
# 这一步模型会自动切片，保证看清小字
image = Image.open("wireless_financial_table.jpg").convert("RGB")
# 4. 端到端生成
response = model.chat(tokenizer, pixel_values, prompt, generation_config)
print(response)
输出示例 (Markdown)：
Markdown
| Quarter | Revenue (M) | Growth (%) |
| :--- | :--- | :--- |
| Q1 2023 | 1,024 | +12% |
| Q2 2023 | 1,256 | +15% |
| **Total** | **2,280** | **+13.5%** |
你看，它直接吐出了 Markdown。没有中间商赚差价（没有坐标匹配、没有框线检测）。
4. 数据工程的秘密：它是怎么训练的？
StructEqTable 之所以强，不是因为模型架构多特殊，而是因为 数据（Data）。
传统的表格数据集（如 PubTabNet）质量很差。StructEqTable 团队构建了一个 高质量合成数据集：
- 逆向工程：从 arXiv 论文的 LaTeX 源码中提取表格代码。
- 渲染：将 LaTeX 编译成 PDF 图片。
- Pairing：得到完美的
(Image, LaTeX Source)数据对。
这解决了 OCR 训练中最大的难题：标注不准。合成数据的标注是像素级精准的。
5. RAG 场景下的表格策略
作为架构师，你关心的是：我该给 LLM 喂什么格式的表格？
- Excel/CSV：❌ Bad。丢失了合并单元格信息，复杂的表头被展平后语义丢失。
- JSON：⚠️ Okay。但是 Token 消耗巨大，且 LLM 对 JSON 的空间感理解不如 Markdown。
- HTML/Markdown：✅ Best。
- HTML (
<table><tr><td rowspan=2>...) 是目前大模型理解力最好的格式。 - Markdown (
|---|---|) 最省 Token，适合简单表格。
- HTML (
最佳实践 (Best Practice)： 在使用 StructEqTable 提取表格后，建议在入库（Vector DB）前做一步 Linearization（线性化）：
Python
def linearize_table(markdown_table, context_title):
"""
为了增强检索效果，把表格变成带上下文的句子
"""
# 原始：| Q1 | 100 |
# 线性化：The Revenue of Q1 is 100.
# 这一步可以用小模型 (如 Qwen-7B) 快速重写
pass
总结
- 如果你的表格是 纯 Excel 截图，传统的 PaddleStructure 依然够用且快。
- 如果你的表格是 财报里的无线表、三线表，或者 扫描件里的歪斜表，请立刻切换到 StructEqTable。
未来是 End-to-End 的。 以前我们把表格看作“线条的集合”，现在我们把表格看作“一种特殊的语言”。StructEqTable 证明了，用 Transformer 直接“翻译”表格，才是解决无线表噩梦的终极答案。
