Cet article présente TASER (Table Agents for Schema-guided Extraction and Recommendation), un système basé sur des agents permettant d'extraire des données tabulaires non structurées de plusieurs pages à partir de documents financiers réels. TASER transforme les tables non structurées en sorties régularisées et conformes aux schémas grâce à des agents qui effectuent la détection, la classification, l'extraction et les suggestions de modification de schéma. Plus précisément, TASER intègre des améliorations de schéma grâce à l'apprentissage continu, met l'accent sur l'efficacité de l'apprentissage par lots à grande échelle et améliore les performances de 10,1 % par rapport aux modèles existants tels que Table Transformer. De plus, nous présentons un nouvel ensemble de données tabulaires financières, TASERTab, qui comprend 22 584 pages (28 150 449 jetons), 3 213 tables et un total de données d'actifs d'une valeur de 731 685 511 687 $.
