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96SEO 2026-02-20 06:44 8
款开源文档解析框架的选型对比评测PDF解析、OCR识别功能解读、应用场景分析及优缺点比较
或扫描图像的形式出现。
由于这些文件的排版多样、格式不一以及扫描质量参差不齐利用这些数据极具挑战。
主要难点在于一是有效提取内容信息和版面信息如正文、标题、图注、图片、表格、公式等二是处理版面元素之间的关系。
鉴于此领域的巨大需求市场上既有开源框架也不乏商业解决方案涵盖了从传统
识别到新型多模态大模型甚至两者的结合本篇文章就对他们进行盘点并做功能解读优缺点比较应用场景推荐。
文档智能一直是学术研究的重要课题和工业界的痛点需求它涉及对网页、数字文档及扫描文档中的文本和排版信息的理解、分类、提取及信息归纳。
文档布局和格式的多样性、低质量的扫描图像以及模板结构的复杂性给文档智能带来了许多挑战自动、精确、快速的信息处理对于提升生产力至关重要自大模型技术爆发以来文档和图像等载体的结构化分析与内容提取成为了企业进行
落地的关键因素之一在金融领域文档智能可用于财报分析和智能决策支持在医疗领域它可以实现病例的数字化提高诊断精度并通过分析医学文献和病例的关联性提出潜在的治疗方案在财务领域它可以实现发票和采购单的自动化信息提取大幅降低人工处理的时间成本。
关于文档智能详细的演进历史可以阅读微软亚洲研究院这篇综述《文档智能数据集、模型和应用》
内容提取和影像扫描件识别其背后的技术核心都是文档智能这里快速梳理下文档智能处理流程中的关键环节及关键技术以便更好地理解随后对
家智能文档处理服务的对比分析这些方案大致可分为两类一是较为成熟、适用范围广的常规工作流方案二是尚处于探索阶段、应用场景有限的基于多模态模型的端到端解决方案。
文档预处理预处理措施可能包括去噪、校正倾斜、二值化和增强对比度等这一步是为了提升图像文档的质量以确保后续分析和识别的准确性。
等检测文档中的物理布局元素如栏、章节等通过分析图像中的空白区域、边界和文本密度等特征识别出标题、段落、图片和表格等不同区域。
文本区域分析进一步分析检测到的文本区域识别单词、行和段落这可能涉及文本行提取和字符分割等子任务。
逻辑版面通过语义分析理解文档的结构和层次关系将文本块组织成段落、列表等语义单元。
内容识别是版面分析流程的后续步骤版面分析关注的是文档的整体布局和结构而关注的是文档中具体内容的识别主要包括三种场景即表格解析、公式识别和文字提取。
表格结构识别是在完成表格区域检测后进行的任务旨在解析表格的布局和层次结构将视觉信息转化为可用于重建表格的结构描述。
这些描述信息涵盖单元格的确切位置、单元格间的关系及单元格的行、列定位。
目前表格结构信息主要采用两种描述方式1单元格列表包括每个单元格的位置、行列表信息及内容2HTML
代码除了单元格的位置有时还包括内容。
实际应用中表格类型多样结构各异。
根据表头的位置表格大致可分为四类
水平表格首列为行表头其余列为水平排列的数据常见于维基百科中的人物信息记录。
层级表格表头具有层级结构表格中包含合并单元格常见于统计报告和学术论文此类表格可能同时具有行表头和列表头的层级结构。
复杂表格表头不仅限于表格的左侧或顶部还可以出现在任意位置甚至与常规数据混杂如专业设备手册、政府登记表和公司面试申请表中常见的形式。
等格式确保其在文档中正确显示和编辑但在自动阅卷、数字图书馆建设和办公自动化等场景中手写数学公式的识别仍面临挑战主要因为这些公式具有复杂的二维结构、多样的书写风格和手写符号的歧义性具体来说手写数学公式的识别难度体现在以下几个方面
Recognition、光学字符识别用于将图像中的文字内容识别并转换为可编辑的文本格式文字识别是
工具包括PaddleOCR、RapidOCR、读光、ChineseOCR、EasyOCR、Tesseract、OcrLiteOnnx、Surya、docTR、JavaOCR以及文档分析组件RagFlow和Unstructured的文字识别性能评估报告。
评估覆盖了五个关键场景印刷中文、印刷英文、手写中文、复杂自然场景和变形字体。
该评估的数据集在数量和多样性方面见下图很有说服力而且时间很新2024
月具有较高的参考价值。
可以在公众号「莫尔索随笔」后台获取回复「文档解析」获取完整的评估报告对你进行技术选型和设计符合自己场景的测试数据集很有帮助。
2.6的端到端解决方案较为直接通过设计特定的提示词能够直接从图片文档中提取和分析信息输出结构化的数据。
尽管开源社区已有许多相关项目但是远远还不成熟后面我会详细介绍。
针对多模态模型已有一个名为
的评估工具该工具涵盖了文本识别、场景文本为中心的视觉问答VQA、文档导向的
VQA、关键信息提取KIE以及手写数学公式识别HMER等测试维度。
多模态模型在传统的文本任务上表现出色但在处理缺乏语义上下文的文本、手写文本、多语言文本及高分辨率输入图像方面存在不足。
款文档解析框架了进行比较了首先我会快速介绍下每款工具最后用一个表格直观展示每个框架具备的能力不想看介绍的可以直接翻到总结部分查看。
放在第一个因为这个项目完成度特别高。
作为由上海人工智能实验室大模型数据基座团队OpenDataLab开发的开源数据提取工具MinerU
文档、网页和电子书中高效提取内容。
它能去除文档中的页眉、页脚、脚注和页码等非文本元素确保提取内容的语义连贯性。
该工具支持单栏、多栏及复杂排版的文本提取并能保留原文档的结构如标题、段落和列表等。
此外MinerU
还能提取图像、图片描述、表格、表格标题和脚注。
对于文档中的数学公式MinerU
不支持垂直文字的处理。
目录和列表依赖规则识别少数不常见的列表类型可能无法被正确识别。
仅支持一级标题不支持多级标题。
漫画书、艺术图册、小学教材和习题集目前无法准确解析。
在处理复杂表格时可能出现行列错误。
小语种
识别可能无法准确识别特殊字符例如拉丁文重音符号或阿拉伯文中的易混淆字符。
某些数学公式可能无法在
通过它可以深入了解文档处理流程的具体实现包括表格解析方法和版面分析模型的设计。
此外OpenDataLab
解决方案帮助训练更优质的模型并应用于实际场景。
PaddleOCR
OCR、版面解析、表格识别及印章文字识别等。
此外还支持以下高级功能
%28PP-ChatOCRv3-doc%29用于从文档中提取关键信息。
工具包提供文本检测、布局分析、阅读顺序和表格识别等功能具体的能力详情前面的开源
套件旨在构建自定义数据预处理管道。
它主要用于机器学习任务中的数据提取、转换和加载ETL过程支持
PDF、图像等多种文档格式帮助开发者从非结构化数据中提取结构化信息以用于标注、训练或生产环境中的机器学习模型。
该项目的创始人在此基础上构建企业级数据预处理工具提供商业服务已融资
来处理这些标记过的非文本区域向模型提供适当的提示词指导其将这些区域内容转换为
输出和使用识别到的图片的相同的语言例如识别到英语的字段输出的内容必须是英语。
2.
等格式转换为一系列图像这一步使用graphicsmagick和ghostscript等工具来处理
PDF然后再进行图像转换。
将转换得到的图像传递给多模态模型下面的步骤就和在
项目用于从各种文档和图像中高效提取和处理数据包括表格、银行对账单、发票、收据等非结构化数据源具有模块化架构包括多个组件其中
这些组件不仅提供了文档解析功能还处理了内容分块的步骤是构建高效
的解析最为复杂因此常被用作评估文档解析能力的基准。
尽管有许多优秀的开源项目但在处理复杂表格和公式识别时它们大多表现不佳。
例如当公式嵌入到上下文页面中时具备布局分析能力的框架往往会出现大量识别错误。
此外这些项目还存在各自的局限性gptpdf、PaddleOCR
LaTeX、AsciiDoc、ReStructuredText来实现。
文件解析是一个不断优化的过程针对不同格式和复杂性的文件需要持续探索和调整解决方案在处理
文件时数字签名、扫描件、影印件及复杂表格的解析均属特殊情形需采取专门的方法这个领域仍有许多机会欢迎有兴趣合作的朋友后台联系我交流咨询。
家收费的智能文档处理服务发现其性能确实更出色些果然是贵有贵的道理。
比如下面这个复杂合并单元格关于更多带复杂表格和公式的文档测试数据可以在公众号「莫尔索随笔」后台获取回复「文档解析」获取相信对你进行厂商选择和设计符合自己场景的测试数据集很有帮助
是合合信息推出的通用文档解析服务它能够识别文档或图片中的文字信息并将文档内容解析为
格式保持常见的阅读顺序。
该服务在表格识别方面具有高精度能够处理有线表、无线表、密集表格以及单元格合并和跨页表格合并。
解析速度极快100
等并且能够一次性获取文字、表格、标题层级、公式、手写字符、图片信息。
TextIn
或图片中的表格和文字内容的智能识别和提取。
在内容识别方面PDFlux
或图片中的表格和文字内容支持无线表格识别、复杂排版精确提取、自动扶正歪斜表格、去除印章干扰、智能合并跨页表格以及一键去除空格换行等功能。
在格式转换方面PDFlux
等多种格式方便用户编辑和移动端阅读同时保留文档的章节目录结构。
PDFlux
格式无论是行间公式还是行内公式都可以准确识别支持多国语言可以识别图片或
大厂产品就首先试了下百度的内容对但丢失表格结构直接放弃其他家的就没再继续试了。
以后再看到新的和文档解析相关开源项目时可以通过以下技巧快速判断其是否具有实质性创新首先检查项目是否沿用了传统的
等开源工具如果这些方面有所创新那么该项目值得深入研究。
若计划在实际产品中应用相关技术本着对用户负责的态度优先考虑商业化的智能文档处理服务商业化的智能文档处理服务主要关注三个维度快、准、稳表格、公式识别精准、解析速度快、稳定性好对于包含大量表格和公式的文档我推荐如下选择英文上下文中的公式识别首选
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