引言

在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）体系中，表格一直是最难处理的文档类型之一。相比普通段落文本，表格天然带有结构化信息——但 OCR 往往会丢失这些结构，使得模型既不知道哪些是标题、哪些是表头、哪些是数据，更无法理解表格内部的语义关联。如果不能准确识别这些关键信息，检索阶段就难以做到「问什么，取到什么」，最终导致召回率低、回答片段化、不准确。

因此，识别表格“标题 + 表头”对于 RAG 至关重要：

• 表格标题提供了全局主题
• 表头提供了字段语义
• 数据行则承载了具体事实

只有同时还原三者的语义关系，向量检索才能真正理解“这是一张关于什么的表格”，“每列分别代表什么”，以及“每一行在表达什么”。

为了让表格在 RAG 中能被理解、被检索、被使用，我们从三个关键方向进行优化：

1.表格标题识别策略优化
表格标题常被 OCR 误识为普通文本，需要使用位置、样式、距离、语义等多模策略重建标题。

2.表头识别与补全策略优化
OCR 识别出的表头可能缺失、合并错位或顺序错误，需要通过多维算法进行恢复。

3.数据行表示与表格整体语义增强
将每一行转为面向检索的语义句子，并为整张表构建全局语义上下文，提高召回率与可解释性。

通过这些策略，RAG 才能真正读懂表格，使检索与生成的整体质量显著提升。

一、识别表格标题

表格标题是理解表格内容、结构与用途的关键元信息。准确识别标题不仅能明确表格主题（如“临床试验患者基线特征”“PROTAC研发管线”），也为后续的表格对齐、多表关联、语义检索及结构化存储提供必要依据。缺乏准确标题的表格，其数据价值与可复用性将显著降低。

当前部分 OCR 服务（如TextIn）已具备表格标题识别能力，可输出结构化标签（例如 sub_type=“table_title”）。然而在实际业务场景中，仍普遍存在标题漏识别或识别不准的情况。因此，需通过多维度策略对OCR原始输出进行二次识别与修正。

为提升表格标题的识别准确率，可结合以下策略对OCR输出结果进行综合判断。各策略既可独立应用，也可纳入加权评分体系，共同提升识别可靠性。

1.位置特征判断

目的：依据文本与表格的相对位置判断其是否为标题。

方法：

• 利用 OCR 返回的文本框坐标，计算文本框与表格区域在 Y 方向上的距离；
• 若文本框底部与表格顶部的垂直距离非常近（如 ≤ 20px），则该文本更可能是标题；
• 若文本框水平方向与表格左右边界显著重叠（覆盖比例 > 60%），标题概率进一步提升。

评分示例：距离越近，位置覆盖越完整，得分越高（0~1）。

2.字体特征判断

目的：从字号、位置对齐等视觉特征判断文本是否可能是标题。

大部分 OCR 服务都不会直接提供文字字号信息。因此，需要通过文本框坐标估算字号。

方法：

OCR 文本框坐标信息（以 TextIn 为例）：

"position": [x0, y0, x1, y1, x2, y2, x3, y3]

字号估算公式（高度差近似估算）：

font_size = (y3 - y0) / 2

判断逻辑：

• 字号显著大于表格正文平均字号 → 标题概率高。
• 字号显著小于正文但居中 → 可能是副标题。
• 若文本框在表格左右边界范围内水平居中 → 标题概率上升。

评分示例：字号与正文差异越大、位置越居中，得分越高（0~1）。

3.文本内容特征

目的：依据内容特征判断文本是否具备标题典型表现。

方法：

• 建立常用表格标题关键词表，如：
  “Table”, “Tab.”, “表”, “Summary”, “Overview”, “Baseline”, “Characteristics”, “统计”, “情况”
• 文本包含关键词 → 高分。
• 文本长度适中（<= 25 字符）且无句号结尾 → 加分（标题通常为短语而非句子）。

评分示例：关键词匹配越多，结构特征越符合，得分越高（0~1）。

4.文本语义相似度判断

目的：通过语义关联判断文本是否与表格内容构成“标题—数据”关系。

方法：

• 将文本、表格列名、行数据分别生成向量（embedding）。
• 计算语义相似度：similarity = cos(embedding_text, embedding_table)
• 若文本与表格主题相关，或能概括表格内容 → 高频率标题特征。

评分示例：相似度 ≥ 0.7 通常可视为强相关。

5.格式和排版特征判断

目的：利用排版迹象判断标题可能性。

方法：

• 文本是否独占单行（标题通常不与其他文本同行）。
• 是否含有格式性符号：冒号、括号、%、$ 等 → 可能是分类描述或统计标题。
• 文本框是否在页面或表格区域居中位置。

评分示例：符合标题常见排版越多，得分越高。

最后通过以上策略进行多策略加权评分，综合判断文本是否为标题。

6.加权评分算法

TitleScore = w1*S_position + w2*S_font + w3*S_content + w4*S_semantic + w5*S_format

• • S_i：各策略得分（0~1）
• • w_i：可调权重

权重示例：

策略	权重
位置特征	1.5
字体特征	1.5
文本内容	2.0
语义相似	1.0
格式排版	0.8

阈值示例：

• ≥ 2.5 → 判定为标题
• 1.5 ~ 2.5 → 高概率标题，建议人工确认
• < 1.5 → 非标题

二、识别表格表头

表格表头是表格数据结构化和语义理解的核心要素。准确识别表头不仅能明确各列数据的属性与含义（如“患者年龄”“药物剂量”“实验组别”），更是实现表格数据正确解析、跨表对齐、智能查询及下游分析处理的基础前提。

然而，在实际的OCR识别场景中，表头识别面临着显著挑战：多数OCR服务缺乏对表头行的结构化标注能力，常将表头与数据行混同处理，或仅依赖视觉特征进行简单判断。这种识别不足直接导致了表格数据的“语义丢失”——即便单元格内容被准确提取，其字段含义与数据关系也无法被正确理解，严重制约了表格数据的自动化利用价值。

通过对表格内容的深度特征分析，在OCR原始输出基础上实现表头行的智能识别与验证，提升表格数据的结构化质量与可用性。

1.文本与数值分布分析

目的：区分描述性表头文本与数值型数据内容，基于表格行间的内容类型差异判断首行是否为表头。

方法：

• 遍历首行所有单元格，统计非数字文本内容的比例
• 遍历第二行所有单元格，统计纯数字或含数字内容的比例
• 计算文本-数值分布特征得分

评分示例：

• 首行文本比例=85%，次行数值比例=70% → 得分：0.9（强表头信号）
• 首行文本比例=40%，次行数值比例=30% → 得分：0.3（弱表头信号）
• 首行文本比例=20%，次行数值比例=80% → 得分：0.1（可能为数据行）

2.单元格合并特征检查

目的：识别表格中的合并单元格特征，这类结构特征在表头行中出现频率显著高于数据行。

方法：

• 解析HTML表格结构，检测首行单元格的rowspan和colspan属性
• 统计存在跨行(rowspan>1)或跨列(colspan>1)的单元格数量
• 根据合并单元格的比例计算特征得分

评分示例：

• 首行5个单元格中有2个colspan=2 → 得分：1.0
• 首行单元格均为rowspan=1且colspan=1 → 得分：0.0
• 首行有1个rowspan=3的合并单元格 → 得分：0.8

3.数值占比对比分析

目的：通过量化分析首行与次行的数值内容占比差异，识别表头行通常包含较少数值内容的特点。

方法：

• 分别计算首行和次行单元格内容中的数字字符占比
• 应用对比逻辑：首行数值占比低且次行数值占比高时得分高
• 使用阈值判断（首行<30%，次行>50%）

评分示例：

• 首行数值占比=15%，次行数值占比=65% → 得分：1.0
• 首行数值占比=40%，次行数值占比=55% → 得分：0.4
• 首行数值占比=10%，次行数值占比=20% → 得分：0.2

4.列名语义相似性评估

目的：评估表头行各列名在长度、格式和用词上的一致性特征，数据行通常缺乏这种规律性。

方法：

• 计算首行各单元格文本之间的字符级相似度（如编辑距离、Jaccard相似度）
• 对比首行与次行的平均文本长度差异
• 综合相似度和长度特征计算得分

评分示例：

• 首行：[“姓名”,“年龄”,“性别”]（长度均为2，高度相似）→ 得分：0.9
• 首行：[“实验日期”,“样本编号”,“pH值”]（长度不一但格式规整）→ 得分：0.7
• 首行：[“张三”,“25”,“男”]（内容无规律）→ 得分：0.2

5.字符长度对比检测

目的：利用表头通常比数据行更简洁的规律，通过字符长度对比识别表头行。

方法：

• 分别计算首行和次行所有单元格的平均字符长度
• 应用长度比例阈值：首行平均长度 < 次行平均长度 × 0.7
• 根据比例差异程度计算得分

评分示例：

• 首行平均长度=4.2，次行平均长度=12.5（比例=0.34）→ 得分：1.0
• 首行平均长度=8.1，次行平均长度=10.3（比例=0.79）→ 得分：0.3
• 首行平均长度=15.6，次行平均长度=9.8（比例=1.59）→ 得分：0.0

6.特殊符号模式识别

目的：检测表头行特有的符号使用模式，如单位符号、格式标注等特殊字符。

方法：

• 定义表头常见特殊符号集：%, $, (), :, /, ±, °等
• 扫描首行单元格内容，识别包含特殊符号的单元格
• 根据包含特殊符号的单元格比例计算得分

评分示例：

• 首行：[“剂量(mg)”,“价格($)”,“有效率(%)”] → 得分：1.0
• 首行：[“患者年龄”,“治疗方案”,“随访日期”] → 得分：0.0
• 首行：[“温度℃”,“pH值”,“浓度(mol/L)”] → 得分：0.8

7.领域关键词匹配

目的：利用领域知识识别表头常见词汇，提高在专业文档中的识别准确率。

方法：

• 建立表头关键词库（可扩展）：年份、实验、患者、药物、剂量、总数、人数、性别、年龄、疾病、期数、组别等
• 匹配首行单元格内容中的关键词
• 计算包含关键词的单元格比例

评分示例：

• 首行：[“实验编号”,“药物名称”,“剂量(mg)”,“患者年龄”] → 得分：1.0
• 首行：[“张三”,“阿司匹林”,“25”,“45”] → 得分：0.0
• 首行：[“采集日期”,“样本类型”,“检测结果”] → 得分：0.6

最后通过以上策略进行多策略加权评分，综合判断表格行是否为表头。

8.加权评分算法

HeaderScore = w1*S_text_number + w2*S_merge + w3*S_number_ratio + w4*S_similarity + w5*S_length + w6*S_symbol + w7*S_keyword

• S_i：各策略得分（0~1）
• w_i：可调权重

权重示例：

策略	权重
文本与数值分布分析	2.0
单元格合并特征检查	1.5
数值占比对比分析	1.5
列名语义相似性评估	1.0
格字符长度对比检测式排版	0.8
特殊符号模式识别	0.8
领域关键词匹配	1.5

阈值示例：

• ≥ 3.0：明确为表头行
• 2.0 ~ 3.0 → 高概率表头，自动标记，抽样复核
• 1.0 ~ 2.0 → 低概率表头，建议人工复核
• < 1.0：非表头行

三、表格内容结构化处理

1.完整结构表格（有标题 + 有表头）

处理流程：

• 列拼接：将表格标题与各列表头进行组合，形成"字段名: 内容"的标准格式
• 类型识别：根据列内容特征自动识别列类型，适配不同处理策略
• 内容优化：对长文本列进行智能切分，平衡语义完整性与检索友好性

以下表格标题为《工作内容》表格为例：

工作模块	类型	内容	标准	流程
协助楼长工作	前台接待&咨询解答	前台接待	1、着装干净整洁、淡妆语 \n 2、谈吐端庄，礼貌用语	来访接待：\n 1、客户来访，登记来访信息（微信二维码），派发“访客贴”给对方后指引在前厅等候，访客自行 \n 通知相关同事出来接待；\n 2、接待面试人员，登记来访信息（微信二维码&纸质版），检查通知面试信息，检查无误后在微信 \n “面试接待小分组”发出楼层+姓名，通知HR出来接待；\n 3、遇到推销人员：若有其他公司的推销人员上门推销，应立刻通知物业公司处理，若有员工需要他 \n 们的服务，告知相关部门员工直接与其对接；\n 4、遇到广州分公司或美发培训中心的培训人员，可指引到相应位置参加培训。\n 电话接待：\n 1、公司内部，按照来电信息做好相应的工作（茶水、会议、等其他工作）；\n 2、业务咨询，做好来电咨询工作，重要事宜认真记录并传达给相关人员。

基础拼接结果：

表格标题: 工作内容  工作模块: 前台接待  类型: 前台接待&咨询解答  内容: 着装干净整洁，淡妆，礼貌用语  标准: 1. 接访接待；2. 接待流程  流程: 来访接待: 客户来访...

长文本优化处理：

流程一栏生成句子较长，不适合直接做 token 化后输入到小模型中。

需要针对这类长文本列，按标点符号（句号、分号、换行符）进行语义切分，每条子句均附加完整上下文

表格标题: 工作内容  工作模块: 前台接待  内容: 着装干净整洁  内容: 淡妆  内容: 礼貌用语  流程: 来访接待: 客户来访，登记访问信息  流程: 派发“访客贴”给对方...

列类型识别机制：

• 标签型列（如"类型"、“标准”）：短文本，直接按"列名: 内容"拼接
• 长文本列（如"内容"、“流程”）：大段文字，按语义单元拆分后输出
• 判断阈值：单元格平均长度 > 50字 → 识别为长文本列

为什么使用表格结构化形式比纯文本平铺形式向量化检索效果更好

结构化表示

表格标题: 工作内容  工作模块: 前台接待  类型: 前台接待&咨询解答  内容: 着装干净整洁，淡妆，礼貌用语  标准: 1. 接访接待；2. 接待流程  流程: 来访接待: 客户来访...

每一项都像一个 KV（字段名 → 值），embedding 模型可以明确知道：

• 哪些是职责（内容）
• 哪些是流程（流程）
• 哪些是规范（标准）
• 属于哪个模块（工作模块）
• 属于哪个大类（表格标题）

结构化 → 语义边界明确 → embedding 的语义密度更高 → 搜索更准

纯文本平铺形式

工作内容，工作模块: 前台接待 ，类型: 前台接待&咨询解答，内容: 着装干净整洁，淡妆，礼貌用语，标准: 1. 接访接待；2. 接待流程 ，流程: 来访接待: 客户来访...

所有信息堆在一起，模型难以判断：

• 哪一部分是“内容”
• 哪一部分是“流程”
• 哪一部分是“标准”

这会带来 2 个问题：

• embedding 被大量弱相关词稀释
• 查询时难以精准匹配到对应字段

最终导致：召回差、噪声大、精确度低

再优化

1. 将表格转为结构化 KV 格式
每行形成一条向量化对象，例如：

表格标题: 工作内容 | 字段: 工作模块 | 值: 前台接待表格标题: 工作内容 | 字段: 类型 | 值: 前台接待&咨询解答表格标题: 工作内容 | 字段: 内容 | 值: 着装干净整洁表格标题: 工作内容 | 字段: 内容 | 值: 淡妆表格标题: 工作内容 | 字段: 内容 | 值: 礼貌用语表格标题: 工作内容 | 字段: 标准 | 值: 接访接待表格标题: 工作内容 | 字段: 标准 | 值: 接待流程表格标题: 工作内容 | 字段: 流程 | 值: 来访接待: 客户来访...

每条 embedding 都具备完整语义，不会丢上下文。

2. 对每条数据前拼接上下文
比如：

工作内容 > 内容: 淡妆

拼接后的优势：

• 增强语义完整度（避免向量碎片）
• 检索“客服岗位淡妆要求”时准确率能大幅提高

2.缺失表头表格

处理策略：

• 列名补全：为无表头列生成通用标识。英文模式：Column 1, Column 2, Column 3…；中文模式：列1, 列2, 列3…
• 内容增强：结合首行数据进行列名推测（可选）
• 格式统一：保持"虚拟列名: 内容"的结构化格式

输出示例：

表格标题: 工作内容列1: 前台接待列2: 前台接待&咨询解答列3: 着装干净整洁，淡妆，礼貌用语

3.缺失标题表格

表格标题的重要性已经在识别表格标题模块中介绍过，这里不再赘述。当没有表格标题时，需要根据内容进行虚拟标题生成。生成策略如下：

• 表头推测结果（如果有）：结合表头行和第一行内容，通过大模型或者语义分析生成得到表格主题摘要。
• 表格内部共同词（关键词聚合）：取所有行，做 TF-IDF/LDA/embedding 聚类，提取高频词：“流程、工作内容、职责、检查、标准、规范、项目、费用、清单、人员、任务”等。生成表述：该表格总体展示了与【xxx】相关的内容，包括【若干列主题】。
• 表格位置（页码、上一段文本）：如果 OCR 能提供所在页的邻近文本，可用于生成“推测标题”。例如上一行是：协助秘书工作职责，可自动生成表格的“虚拟标题”：表格主题：协助秘书工作职责的分项内容

四、尾言

通过本文，详细梳理了在 RAG 中处理表格的核心方法——从标题识别、表头推断，到内容结构化的整体流程。无论是完整结构表格、缺失表头，还是缺失标题的表格，都可以通过多策略判断与语义增强，实现更高质量的向量化表示和检索效果。

然而，本文的策略主要针对单级表头和常规表格结构。对于多级表头、交叉表、复杂合并单元格等场景，表格解析的难度和不确定性都会显著增加，现有方法可能无法完全覆盖所有复杂情况。

将在后续更新中推出针对多级表头与复杂表格的专项处理指南，包括：多级表头自动识别与层级语义重建，交叉合并单元格的行列映射策略，表格全局上下文增强与复杂列类型识别，让 RAG 对复杂表格也能做到“读得懂、用得好”。

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