通用多模态数据集-文档理解 (funsd)

文本图像表格/结构化文档文档问答序列标注图生文科学/学术更新时间 2026·07·08
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数据集简介

主要数据内容包括: 扫描表单与文档理解(Form Understanding)数据资源 包含真实世界噪声扫描文档与表格图像数据 提供 OCR 文本、Bounding Box 与版面布局标注信息 包含 Header、Question、Answer、Other 等实体标签数据 提供字段关系(Key-Value Relation)与语义链接标注 覆盖表单、票据、申请单等多类型文档场景 支持文档版面分析与信息抽取的数据资源 支持的能力方向包括: OCR 与文档文字识别训练 Key-Value 信息抽取(KIE) 文档版面分析(Document Layout Analysis) 表单理解(Form Understanding)模型训练 Vision-Language 文档模型训练 实体识别(NER)与关系抽取 多模态文档理解与结构化解析 适用于: 智能文档处理(IDP)系统研发 OCR 与票据识别场景 企业表单自动化处理 文档 AI 与版面分析研究 多模态文档模型训练 Benchmark 评测与算法验证

数据质量

记录时效性

按需更新

记录结构化

NDJSON、JSON、CSV、XLSX、Parquet,支持定制化

记录云交付

Amazon S3、Snowflake、Alibaba Cloud OSS、Google Cloud Storage、Google Drive

记录标准化

为保证数据的一致性与可用性,数据集在构建过程中对原始记录进行了标准化处理,包括:(1)单位标准化:统一价格、重量、尺寸等字段的计量单位;(2)格式标准化:统一日期、时间、数值字段的表示格式;(3)文本清洗:去除 HTML 标签、多余空格及异常字符;(4)字段规范化:统一字段命名、数据类型与缺失值表示方式。该过程确保数据在不同来源和不同采集批次之间保持结构一致性,便于后续分析与建模。

记录代表性

数据覆盖全量业务场景,样本均衡,具备行业代表性

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