Spreadsheets compose a valuable and notably large dataset of documents within many enterprise organizations and on the Web. Although spreadsheets are intuitive to use and equipped with powerful functionalities, extraction and transformation of the data remain a cumbersome and mostly manual task. The great flexibility they provide to the user results in data that is arbitrarily structured and hard to process for other applications. In this paper, we propose a novel architecture that combines supervised layout inference and multimodal candidate classification to allow knowledge base augmentation from arbitrary spreadsheets. In our design, we consider the need for repairing misclassifications and allow for verification and ranking of ambiguous candidates. We evaluate the performance of our system on two datasets, one with single-table spreadsheets, another with spreadsheets of arbitrary format. The evaluation result shows that the proposed system achieves similar performance on single-table spreadsheets compared to state-of-the-art rule-based solutions. Additionally, the flexibility of the system allows us to process arbitrary spreadsheet formats, including horizontally and vertically aligned tables, multiple worksheets, and contextualizing metadata. This was not possible with existing purely text-based or table-based solutions. The experiments demonstrate that it can achieve high effectiveness with an F1 score of 95.71 on arbitrary spreadsheets that require the interpretation of surrounding metadata. The precision of the system can be further increased by applying candidate schema-matching based on semantic similarity of column headers. / Kalkylblad består av ett värdefullt och särskilt stort datasätt av dokument inom många företagsorganisationer och på webben. Även om kalkylblad är intuitivt att använda och är utrustad med kraftfulla funktioner, utvinning och transformation av data är fortfarande en besvärlig och manuell uppgift. Den stora flexibiliteten som de ger användaren resulterar i data som är godtyckligt strukturerade och svåra att bearbeta för andra applikationer. I det här förslaget föreslår vi en ny arkitektur som kombinerar övervakad layoutinferens och multimodal kandidatklassificering för att tillåta kunskapsbasförstärkning från godtyckliga kalkylblad. I vår design överväger vi behovet av att reparera felklassificeringar och möjliggöra verifiering och rangordning av tvetydiga kandidater. Vi utvärderar systemets utförande på två datasätt, en med singeltabellkalkylblad, en annan med kalkylblad av godtyckligt format. Utvärderingsresultatet visar att det föreslagna systemet uppnår liknande prestanda på singel-tabellkalkylblad jämfört med state-of-the-art regelbaserade lösningar. Dessutom tillåter systemets flexibilitet oss att bearbeta godtyckliga kalkylark format, inklusive horisontella och vertikala inriktade tabeller, flera kalkylblad och sammanhangsförande metadata. Detta var inte möjligt med existerande rent textbaserade eller tabellbaserade lösningar. Experimenten visar att det kan uppnå hög effektivitet med en F1-poäng på 95.71 på godtyckliga kalkylblad som kräver tolkning av omgivande metadata. Systemets precision kan ökas ytterligare genom att applicera schema-matchning av kandidater baserat på semantisk likhet mellan kolumnrubriker.