asp网站后台管理系统下载推广普通话的意义简短

前言

PDF的数据解析是一件较困难的事情，几乎所有商家都把PDF转WORD功能做成付费产品。

PDF是基于PostScript子集渲染的，PostScript是一门图灵完备的语言。而WORD需要的渲染，本质上是PDF能力的子集。大模型领域，我们的目标文件格式一般是markdown，markdown相较于WORD更加简单，是WORD的子集。

子集向父集转换是容易的，因为子集有的功能，父集都有。而父集向子集转换是困难的，因为父集的众多功能，子集并不具备。

通过元素映射的方式来实现PDF的解析，是不现实的。于是，上海人工智能实验室的研发人员提出利用多种深度学习算法，来直接分析和识别PDF上的文字、图片、公式、表格等，再反向合并成最终的markdown文件。

总的来说，PaddleOCR 负责文本的检测与识别，而 TableMaster 负责表格的结构解析和内容整合，二者结合实现了对文档图像中表格的全面识别和理解。

MinerU涉及的模型

模型名称	模型功能	模型详情
LayoutLMv3	布局检测模型	unilm/layoutlmv3 at master · microsoft/unilm (github.com)
UniMERNet	公式识别模型	opendatalab/UniMERNet: UniMERNet: A Universal Network for Real-World Mathematical Expression Recognition (github.com)
StructEqTable	表格识别模型	Alpha-Innovator/StructEqTable-Deploy: A High-efficiency Open-source Toolkit for Table-to-Latex Task (github.com)
YOLO	公式检测模型	ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 🚀 (github.com)
PaddleOCR	OCR模型	PaddlePaddle/PaddleOCR: Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices) (github.com)
DocLayout-YOLO	布局检测模型	opendatalab/DocLayout-YOLO: DocLayout-YOLO: Enhancing Document Layout Analysis through Diverse Synthetic Data and Global-to-Local Adaptive Perception (github.com)

将DeepSeek V2论文输入到MinerU中，得到下列输出内容：

• 1.images目录
  pdf中的图片

• 2.DeepSeek-AI 等 - 2024 - DeepSeek-V2 A Strong, Economical, and Efficient M.md
  最终输出的markdown文件

• 3.DeepSeek-AI 等 - 2024 - DeepSeek-V2 A Strong, Economical, and Efficient M_content_list.json
  未知

• 4.DeepSeek-AI 等 - 2024 - DeepSeek-V2 A Strong, Economical, and Efficient M_layout.pdf
  版面分析结果

• 5.DeepSeek-AI 等 - 2024 - DeepSeek-V2 A Strong, Economical, and Efficient M_middle.json
  包含以下字段信息：

字段名	解释
pdf_info	list，每个元素都是一个dict,这个dict是每一页pdf的解析结果，详见下表
_parse_type	ocr | txt，用来标识本次解析的中间态使用的模式
_version_name	string, 表示本次解析使用的 magic-pdf 的版本号

• 6.DeepSeek-AI 等 - 2024 - DeepSeek-V2 A Strong, Economical, and Efficient M_model.json
  所有元素的检测框坐标

[{"layout_dets": [{"category_id": 1,"poly": [193,793,1462,793,1462,1354,193,1354],"score": 0.983},{"category_id": 0,"poly": [319,314,1340,314,1340,424,319,424],"score": 0.968},{"category_id": 3,"poly": [207,1410,1444,1410,1444,1976,207,1976],"score": 0.966},

• 7.DeepSeek-AI 等 - 2024 - DeepSeek-V2 A Strong, Economical, and Efficient M_origin.pdf
  原始pdf文件

• 8.DeepSeek-AI 等 - 2024 - DeepSeek-V2 A Strong, Economical, and Efficient M_spans.pdf
  不同元素的检测框可视化

Miner功能

• 删除页眉、页脚、脚注、页码等元素，确保语义连贯
• 输出符合人类阅读顺序的文本，适用于单栏、多栏及复杂排版
• 保留原文档的结构，包括标题、段落、列表等
• 提取图像、图片描述、表格、表格标题及脚注
• 自动识别并转换文档中的公式为LaTeX格式
• 自动识别并转换文档中的表格为HTML格式
• 自动检测扫描版PDF和乱码PDF，并启用OCR功能
• OCR支持84种语言的检测与识别
• 支持多种输出格式，如多模态与NLP的Markdown、按阅读顺序排序的JSON、含有丰富信息的中间格式等
• 支持多种可视化结果，包括layout可视化、span可视化等，便于高效确认输出效果与质检
• 支持纯CPU环境运行，并支持 GPU(CUDA)/NPU(CANN)/MPS 加速
• 兼容Windows、Linux和Mac平台

Miner效果实测

最令人惊叹的是公式识别，例如输入pdf样式如下：

输出markdown样式如下：

基本上没什么问题，但是小状况还是挺多的，例如将${\mathbb{R}}^{d_h{n}_h\times d}$识别成了${\mathbb{R}}^{d_h{n}_h\backslash \times d}$

但是，表格的识别比较差，例如，输入pdf表格为：
输出markdown样式为：

每一大类（English）中的所有行内容都混在一起了。

另外，对PDF中算法栏的识别也比较差
输入PDF：

输出markdown：

缺少了算法栏的边框信息，以及一些符号也不太准确。

MinerU使用

MinerU支持如下三种部署方式：

• 在线体验
• CPU体验
• GPU体验

详见MinerU/README_zh-CN.md at master · opendatalab/MinerU (github.com)

总结

MinerU尽管在表单、算法栏识别效果一般，但已经是开源项目中效果最好的一档了。希望持续进步，继续为开源PDF解析社区做出贡献！！！