从房地产文档中结构化数据提取:聚类、分类与大语言模型

Structured Data Extraction from Real Estate Documents using Clustering, Classification, and Large Language Models

精选理由

这篇论文演示了用DeepSeek R1从杂乱文档里提取表格数据,效果不错,做房产数据或文档处理的人可以看看。

AI 摘要

该论文提出端到端管道,用于从房地产问卷文档中提取结构化数据。管道将文档分为三类:text_only、scanned和special_char,使用DeepSeek R1从合格文档中提取35个属性。在3965份文档上测试,2781份成功处理,产生2766条唯一记录。余弦相似度匹配Jaccard得分为0.82,K-Means聚类轮廓系数0.2088。

AI 翻译 · 中文

该论文提出端到端管道,用于从房地产问卷文档中提取结构化数据。管道将文档分为三类:text_only、scanned和special_char,使用DeepSeek R1从合格文档中提取35个属性。在3965份文档上测试,2781份成功处理,产生2766条唯一记录。余弦相似度匹配Jaccard得分为0.82,K-Means聚类轮廓系数0.2088。

arXiv: DeepSeekReal estate property listings expose structured metadata through the API. Still, the richest property-level information (i.e., legal status, structural condition, utility supplies, heating systems) sits in attached quest