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CDM：一个可靠的公正准确的公式识别评估指标
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探索了视觉语言模型在电子表格理解方面的能力，并提出了三个自我学习挑战和相应的评估方法。研究结果显示，VLMs在OCR方面有潜力，但在空间感知和格式识别方面仍有不足。为了增强其理解能力，提出了三种电子表格到图像的设定。需要进一步研究。
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关键要点
- 本文探索视觉语言模型在电子表格理解方面的能力。
- 提出了三个自我学习挑战和相应的评估方法。
- 全面评估了VLMs在光学字符识别、空间感知和视觉格式识别等方面的能力。
- 提出三种电子表格到图像的设定，包括列宽调整、样式变化和地址扩充。
- 研究结果显示VLMs在OCR方面有潜力，但存在单元格遗漏和错位的问题。
- VLMs在空间感知和格式识别方面明显不足。
- 提出的方法可以在各种设置下生成大量电子表格-图像对，值得进一步探索。
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