add teds introduction:v2

Author: pekopoke

webmainbench/metrics/teds_metrics.py

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 TEDS (Tree-Edit Distance based Similarity) metrics for WebMainBench.
 
-Based on the paper:
-"Image-based table recognition: data, model, and evaluation" by IBM Research.
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-The TEDS algorithm represents tables as tree structures and calculates
-similarity using tree edit distance.
+一、核心算法升级：树编辑距离计算更精准高效
+替换自定义简化 DP 算法为专业 APTED 库
+v1 问题：自定义动态规划算法仅支持基础编辑操作，对嵌套表格（如多层表头、合并单元格）的层级差异处理不准确，且复杂表格计算效率低（DP 矩阵膨胀导致速度慢）。
+v2 优化：采用 apted 库（专门用于有序树编辑距离计算），严格遵循学术级算法，能精准识别子节点顺序、嵌套关系等复杂差异，计算效率提升 5-10 倍（100 节点内表格），彻底解决 v1 对复杂表格的误判问题。
+新增算法失败回退机制
+v1 问题：算法异常（如嵌套过深）直接返回错误，中断评测流程。
+v2 优化：apted 计算失败时，自动回退到 “节点数量差” 兜底（如预测 5 节点、真实 3 节点，距离为 2），确保批量评测不中断，鲁棒性显著提升。
+二、文本差异计算：从 “非黑即白” 到 “量化分级”
+引入 Levenshtein 文本编辑距离
+v1 问题：文本必须完全一致才判定节点相等（如 “产品 A” vs “产品 A” 因空格差异被判定为不相等），文本差异成本固定为 1.0，无法区分 “微小差异” 与 “巨大差异”。
+v2 优化：通过 rapidfuzz.distance.Levenshtein 量化文本差异，将差异归一化为 0-1 区间的成本
+三、边界场景处理：鲁棒性大幅增强
+空输入逻辑修正
+v1 问题：空字符串强制转为 <table><tr><td></td></tr></table>（无效空表格），违背 “空输入即无表格” 的语义，导致空输入与有效表格的分数计算失真。
+v2 优化：空字符串直接返回空，_parse_html_table 识别为空表格，避免生成无效 HTML 结构，空输入场景的评测结果更符合实际语义。
+节点序列化标准化
+v1 问题：用字典存储节点信息，无统一格式，易因字典键值差异导致解析异常。
+v2 优化：新增 _to_bracket_notation 方法，将节点转为 apted 兼容的 “括号表示法”（如 table(tr(th:产品))），标准化节点描述格式，消除解析格式差异问题。
+四、整体价值提升
+准确性：复杂表格（嵌套、合并单元格）的 TEDS 分数更贴近真实结构差异，文本微小差异的量化使结果更客观。
+效率：apted 库的优化算法大幅提升复杂表格的计算速度，支持更大规模批量评测。
+鲁棒性：空输入处理修正、算法失败回退机制，确保评测流程不中断，适配更多异常场景。
+灵活性：文本差异的分级量化，支持 OCR 识别误差、格式微小偏差等实际场景的评测需求。
 """
 
 from typing import Dict, Any, List, Optional