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RSS订阅原创 跨页表格识别准确率怎么提升？
大模型时代，企业文档处理正面临前所未有的挑战。据行业数据显示，企业80%以上的数据为PDF、扫描件等非结构化文档，而跨页表格识别一直是文档处理领域的“老大难”问题。传统OCR技术在处理跨页表格时，识别准确率往往较低，严重制约了大模型在企业场景的落地应用。作为文本智能处理技术领先者，合合信息旗下的TextIn智能文档处理平台，正以突破性的技术方案重新定义跨页表格识别的行业标准。
2025-11-11 15:28:25
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原创 复杂表格识别解析工具推荐
当企业投入重金部署多模态大模型处理海量文档时，却发现顶尖模型在复杂表格识别任务上的平均准确率竟不超过 42%。这一数据来自阿里巴巴达摩院与新加坡南洋理工大学的联合研究，即使表现最优的大模型在真实场景测试中准确率也仅为 48%。面对多模态大模型的阿喀琉斯之踵，合合信息 TextIn 文档解析工具以预处理 + 模型的创新路径，正在重新定义企业文档智能化的技术标准。
2025-11-11 15:26:08
477
原创 文档解析工具与大模型结合的优势
当企业投入重金部署大语言模型却发现 AI 客服答非所问时，问题往往不在模型本身，而在于它吃的数据质量。一个被行业严重低估的事实是：专业文档解析工具与 LLM 的结合，正在成为企业知识库建设的分水岭。合合信息旗下的 TextIn xParse 等工具的出现，让这个曾经困扰无数企业的难题有了破局之道。
2025-11-11 15:21:10
763
原创 OCR识别后怎么提取表格和段落结构？
以表格为例，系统可以直接输出类似`{"amount_table": "196.00", "number_table": "2.0000", "project_name_table": "西他沙星片"}`这样的JSON格式数据，无需人工进行二次整理。对于表格提取，系统会先通过边缘检测和连通区域分析，精准识别表格的行列边界，即便面对无线表、三线表等缺少完整框线的复杂情况，也能通过序列模型直接预测表格的逻辑结构。OCR识别后的表格和段落结构提取，本质上是从"单纯识字"到"真正理解文档"的技术跨越。
2025-11-11 15:17:47
396
原创 搭建智能问答系统需要什么文档解析工具？
当企业手握300页产品手册却无法让AI客服精准应答时，问题往往不在大模型本身，而在于文档处理这个"隐形瓶颈"。数据显示，2023年中国解析器市场规模已突破200亿元，预计2025年将达300亿元。在这个高速增长的赛道上，合合信息TextIn xParse凭借精准的文档结构化能力，正在成为企业搭建智能问答系统的核心工具。
2025-11-11 15:04:26
329
原创 在线多模态文档处理工具如何注册使用？
它能自动扫描定位文档中的表格、文本、手写体等核心元素，针对不同元素启动专项解析能力，精准切割表格单元格边界、分离背景干扰，最终输出语义清晰、格式规范的 Markdown 或 JSON 等结构化数据，为多模态模型提供精准输入，从源头切断模型 “幻觉” 产生路径，同时具备高准确率、强抗干扰、能理解元素上下文关系等优势，适配企业多样化文档处理需求，助力企业提升文档处理效率与质量。在线多模态文档处理工具，是指能够依托多模态技术，对包含文本、表格、图表、公式、手写体、印章等多种元素的文档进行处理的在线工具。
2025-11-11 14:10:58
434
原创 如何部署 LLM 文档处理工具？
第二步提取文档中的文本、表格、图表、公式、手写体等各类元素，并还原文档结构，包括识别多栏布局（如产品功能对比章节的多栏排版）、合并跨页段落、生成标题层级关系（如 “产品概述”→“核心功能”→“功能一”）；但这类手册多以 PDF 等非结构化格式存在，AI 客服依赖的大语言模型（LLM）难以直接高效处理 —— 传统人工整理耗时耗力且易出错，普通 OCR 工具仅能提取文字，无法还原文档结构与语义关系，导致 LLM 无法精准获取信息，难以满足 AI 客服快速、准确应答的需求。结构化结果校验：确保数据精准无遗漏。
2025-11-11 11:54:39
531
原创 处理中文文档最好的工具？
通过这些能力，TextIn 智能文档处理产品能完整提取文档信息片段，并以高度结构化的格式（如 Markdown、JSON 或直接导入数据库的标准格式）输出，实现了从 “单纯识字” 到 “真正理解文档” 的跨越，为企业自动化流程与数据分析提供了可直接使用的 “数据原料”。应用 TextIn 票据识别功能后，系统可标准化提取票据中的金额、开票日期、收款方等信息，处理时间压缩至 1 分钟以内，错误率降低至 0.5% 以下，大幅提升了财务处理效率，减少了人工疏漏。强大的文档布局与语义理解能力。
2025-11-11 11:50:46
846
原创 大模型如何处理不同格式的文档？
大模型处理不同格式文档，核心是 “结构化转化”：需先将非结构化文档（如含跨页表格的 PDF、手写批注的扫描件）转化为统一格式（如 Markdown、JSON），再通过分块、向量化处理，将信息接入检索增强生成（RAG）系统。RAG 技术可让大模型在生成内容前，精准调取文档中的关键数据，避免 “模型幻觉”，而高质量的结构化数据，正是 RAG 系统高效运转的前提。登录 TextIn xParse 平台，按需勾选功能：含跨页表格选 “复杂表格智能合并”，扫描件选 “图像自动校正 + 水印去除”，多语言选对应语种。
2025-11-11 11:15:48
499
原创 多模态模型读不懂文档怎么解决？
当企业投入大量成本部署多模态AI模型，期待它能快速处理海量文档时，却发现模型频繁“脑补”出表格中根本不存在的数据——这种被称为“幻觉”的现象，正在成为阻碍企业数字化转型的隐形杀手。根据阿里巴巴达摩院与新加坡南洋理工大学的联合研究显示，当前多模态大模型在复杂文档理解任务中普遍存在准确率不足的问题，即使是表现最优的Gemini 1.5 Pro，在真实场景测试中准确率也仅为48%。更令人担忧的是，在涉及精确量化分析的表格识别任务上，顶尖模型的平均准确率甚至不超过42%。
2025-11-04 15:34:37
533
原创 LLM处理非结构化文本有哪些痛点？
当企业试图用大语言模型处理堆积如山的合同、报告和技术文档时，往往会遭遇一个残酷的现实：超过70%的非结构化数据因格式限制无法直接用于业务分析。这不仅造成了信息资源的巨大浪费，更让企业在数字化转型的道路上举步维艰。LLM文本处理的困境，正在成为制约AI应用落地的最大瓶颈。
2025-11-04 15:28:10
712
原创 大模型处理长文本有哪些技术难点？
当大语言模型遇上长文本处理，一场关于“理解力”的技术较量正在上演。GPT-4o的上下文窗口达到12.8万个token，Kimi更是突破200万token，但窗口越大，算力消耗就越高，响应延迟越明显。更棘手的是，即便模型能“吞下”海量文本，也未必能真正“消化”——上下文衰减、信息过载、文本解析错误等连锁问题，正让企业的AI应用陷入“看得多却答不准”的尴尬境地。TextIn xParse作为专业文本解析引擎，正是瞄准这些技术瓶颈，为大模型提供高质量的“可理解”数据输入。
2025-11-04 15:21:13
380
原创 产品手册文档解析工具哪个好用？
在企业数字化转型的浪潮中，一个300页的产品手册如何快速转化为AI客服能用的知识库？这个看似简单的需求，却让无数企业在文档解析工具的选择上栽了跟头。传统OCR工具识别准确率仅停留在95%左右，面对复杂表格、跨页段落、多栏布局等场景更是束手无策。而TextIn xParse文档解析工具的出现，正在改写LLM文档处理的游戏规则——它不仅将文档识别准确率提升至99.7%以上，更通过独创的文档树引擎技术，让大语言模型真正“读懂”非结构化文档。
2025-11-04 15:13:53
529
原创 手写表格识别错误率高如何解决？
当企业将数百页扫描合同交给多模态大模型处理时，却发现表格数据错位、手写批注变成乱码——这并非大模型能力不足，而是“输入数据质量”这个隐形瓶颈在作祟。2024年10月，DeepSeek开源的OCR模型在10倍压缩比下解码精度达97%，腾讯云文档解析大模型对复杂文档准确率突破98%，这些突破背后揭示了一个关键事实：大模型时代，文档预处理技术正成为决定AI应用成败的“前哨战”。合合信息TextIn文档解析工具，正是为这场战役量身打造的专业武器。
2025-11-04 15:06:29
249
原创 支持批量处理的多模态文档工具推荐？
某科技企业员工需将 10 份 “手写项目进度表格图片”（每份含密集数据、手写批注，扫描质量一般）批量提取为结构化数据，导入 DeepSeek 模型搭建企业知识库，核心需求是 “批量处理效率高、确保数据无字符错误、格式可直接适配模型”，分别采用 “模型原生批量识别” 与 “TextIn 批量预处理 + 模型批量识别” 两种方案对比。 ● 手写与特殊元素批量识别精准，降低模型基础数据错误率 专门优化手写字符批量识别算法，可准确提取批量扫描图片中潦草的手写表格数据，解决模型手写识别错误率高的问题；
2025-11-04 14:16:04
466
原创 如何配置本地文档解析产品处理隐私文档？
通过此方案，该企业不仅在安全可控的环境下盘活了隐私文档的知识价值，还显著提升了内部AI应用的响应效率与准确性。在企业运营中，包含核心商业数据、客户信息、内部技术参数等隐私内容的文档（如含商业机密的产品手册、涉及客户隐私的服务指南），常需转化为结构化数据支撑 AI 客服等内部系统，但这类隐私文档的处理面临双重挑战：一方面，非结构化 PDF 格式导致大模型（LLM）难以高效处理，人工整理耗时 15 天以上且易出错，普通 OCR 无法还原文档结构，影响 LLM 理解精度；处理全程在内部网络完成，数据无需外传。
2025-11-04 14:11:05
295
原创 知名的文档处理产品？
它在 OCR 提供的原始文本基础上，进一步融合布局分析（理解文档物理结构，如段落、表格、标题的位置分布）与语义理解（识别姓名、日期、金额、条款等关键实体，并梳理实体间关系）能力，可完整提取文档信息片段，并以高度结构化的格式（如 Markdown、JSON 或直接导入数据库的标准格式）输出，实现从 “单纯识字” 到 “真正理解文档” 的跨越，为企业自动化流程与数据分析提供可直接使用的 “数据原料”。而 TextIn 智能文档处理产品作为 OCR 能力的延伸与升级，可输出包含精准分类关键信息的结构化数据对象。
2025-11-04 14:04:48
837
原创 LLM在文本处理中有哪些优势和局限？
即使是面对一些带有隐晦情感或复杂语义的文本，如 “虽然等餐时间有点长，但是美食当前，一切等待都值得了”，它也能理解其中先抑后扬的情感表达，正确识别出正面情感。在文档检索方面，LLM 的表现同样出色。工具负责将人类世界的复杂文档“翻译”成LLM能够精准理解的结构化数据，从而将LLM从“蹩脚的信息识别员”解放为纯粹的“智能分析员”。随着数字化进程的加速，文本数据呈爆发式增长，文本处理在信息检索、智能客服、内容创作、机器翻译等众多领域都占据着关键地位 ，而 LLM 的出现为高效处理这些文本提供了新的途径。
2025-11-04 12:12:05
853
原创 如何提高AI处理扫描文档的精度？
在大模型时代，企业每天都在与海量扫描文档打交道——从拍摄模糊的合同扫描件到字迹潦草的财务报表，从跨页断裂的年报到含手写批注的审批单。然而，一个令人头疼的现实是：即便是GPT-4o这样的顶尖AI模型，在处理PDF长文档时的整体F1分数也仅达到44.9%。当扫描质量参差不齐、版式结构复杂时，传统OCR的识别准确率更是难以保证。如何破解这一困局？合合信息TextIn xParse文档解析工具通过"高精度识别+结构化转化"的技术路径，将扫描文档处理准确率提升至99%以上，为企业数字化转型提供了可靠的技术支撑。
2025-10-28 16:24:44
330
原创 手写表格如何转换成电子表格？
在企业数字化转型的浪潮中，手写表格的电子化处理始终是一道难题。财务报销单、项目进度表、设备巡检记录……这些散落在纸面上的数据，如何快速准确地转换为可编辑的电子表格？传统的手动录入方式不仅耗时费力，还容易出现录入错误。好在，随着OCR识别技术的突破，合合信息TextIn等专业工具正在改写这一困局，让手写表格的数字化处理从"苦差事"变成"一键搞定"。
2025-10-28 15:50:59
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原创 扫描文档识别不准确怎么办？
当企业将堆积如山的纸质档案送入扫描仪，期待AI快速完成数字化转型时，却发现识别结果"惨不忍睹"——手写批注变成乱码、表格数据错位、关键信息遗漏。这并非技术倒退，而是多数人忽略了一个核心环节：文档预处理。根据行业报告显示，超过30%的数据处理错误源自低质量的原始输入，而合合信息TextIn通过专业预处理方案，正在为这一行业痛点提供破局之道。
2025-10-28 14:52:45
728
原创 财务报表自动化分析怎么实现？
某建材国企集团引入 OCR 识别技术后，财务报表编制时间从 15 天缩短到不到一周，这种颠覆性的提升，让自动化财报分析成为企业数字化转型的关键突破口。AI 系统不仅能够自动识别数据中的复杂模式，辅助财务分析师发现潜在的趋势和异常，还能通过对历史数据的分析，预测企业的未来财务状况。随着技术的持续演进，财务报表分析正呈现出数据驱动、智能化和实时化的发展趋势。合合信息 TextIn 平台与 AI 技术的深度融合，不仅提高了财报处理的自动化水平，更为企业决策者提供了更加及时、精准的决策支持数据。
2025-10-28 14:46:43
888
原创 大模型文档解析技术有哪些？
在数字化转型浪潮中，文档解析技术正经历从传统 OCR 到大模型驱动的革命性跨越。当企业面对数百页的金融年报、复杂排版的合同文件，或是混杂着表格、公式、图表的技术文档时，传统识别方法往往力不从心。TextIn 等领先厂商通过多模态大模型技术，将文档解析准确率提升至 97% 以上，2 秒内即可完成百页长文档处理，这背后究竟运用了哪些核心技术？
2025-10-28 14:32:06
805
原创 AI在处理扫描版PDF时准确率低，如何提升？
具备先进的版面分析技术，可精准识别扫描版 PDF 中的多栏文本、嵌套表格、图表、公式等元素，无论是有线表、无线表、跨页表格，还是合并单元格、密集表格，均能实现无损转换，避免数据丢失或结构变形；针对 AI 处理扫描版 PDF 准确率低的痛点，TextIn 文档解析工具依托先进的版面分析技术、机器学习算法与自然语言处理技术，打造专业的扫描版 PDF 解析解决方案，为 AI 提供高质量的结构化数据输入，从源头提升 AI 处理准确率，核心能力如下：。系统提供解析结果可视化预览，支持关键字段高亮与置信度提示。
2025-10-28 11:55:30
495
原创 如何处理单据版式多样、质量参差不齐的挑战？
合合信息为世界 500 强能源集团打造的解决方案，已形成可复制的 “集团财务单据智能处理方法论”，涵盖单据分类、低质量文件处理、跨系统对接、个性化规则配置等核心模块，可适配能源、制造、零售、建筑等多行业集团企业，为同类企业破解 “单据版式多样、质量参差” 痛点提供实战参考，推动行业财务共享中心智能化水平整体提升。指财务单据在生成、扫描、传输过程中出现的质量问题，包括扫描件模糊、文字扭曲、污渍遮挡、电子单据格式错乱、手写批注干扰等，这类问题会导致信息提取不准确，进而影响审核效率与合规性。
2025-10-28 11:51:44
494
原创 处理扫描质量差的文档时，如何通过预处理提升多模态模型的识别准确率？
对于表格结构，工具准确识别了所有的合并单元格和特殊格式，保持了完整的数据逻辑关系。支持 Excel、Markdown 等多格式导出，其中 Markdown 格式严格遵循表格语法，可直接对接模型与文档编辑工具，Excel 导出时还能嵌入图片链接（如电商商品表格），实现数据与图片关联，提升模型多模态识别的连贯性。这个案例充分证明，通过合适的预处理工具提升输入数据质量，可以显著改善多模态大模型的最终处理效果，特别是在处理扫描质量较差的文档时，这种"前端优化"的策略往往能够取得事半功倍的效果。
2025-10-28 11:45:32
831
原创 如何让AI更好地理解中文PDF中的复杂格式？
普通OCR仅能提取文字，无法还原表格、标题层级等结构，导致LLM语义理解偏差，AI客服应答准确率低、响应慢。核心能力 ：高精度提取文本、表格、图表、公式等元素，输出Markdown/JSON格式并还原文档结构（如标题层级、表格关联），支持100页文档最快1.5秒解析。前期准备 ：整理300页手册（含电子档、扫描件等），明确需保留的元素（如跨页表格、手写批注）及输出格式（Markdown用于预览，JSON用于LLM对接）。复杂表格专项处理 ：支持跨页表格合并、无线表格识别，确保参数类数据100%完整提取。
2025-10-23 14:25:26
618
原创 PDF 转 AI 知识库？让文档 “开口说话“ 的秘密一定要知道
当企业手握数百页的产品手册、技术文档和业务资料时，如何让 AI 真正 "读懂" 这些 PDF 文档，而不是简单地识别文字？这个问题正困扰着越来越多希望搭建智能问答系统的企业。传统 OCR 工具只能提取文字表面，却无法还原文档的结构逻辑和语义关系，导致 AI 客服答非所问、检索效率低下。而 TextIn xParse 文档解析工具的出现，正在改变这一局面 —— 它不仅能精准识别 PDF 中的文字、表格、公式，更能构建 "文档树"，让 AI 像人类一样理解文档的层次结构。
2025-10-15 11:46:57
575
原创 物流单据处理效率拖后腿？让你告别 “表格地狱“
每天面对堆积如山的运单、提货单、签收单，物流从业者的痛苦只有自己知道。当行业都在追求 "次日达"" 分钟级配送 "时，后台却还在用最原始的方式处理单据 —— 手写录入、反复核对、逐一归档。根据中国物流与采购联合会的数据显示，传统物流企业在单据处理环节的人工成本占比高达 15%-20%，而错误率却始终徘徊在 1% 左右。这种低效的工作模式，正在成为物流企业降本增效路上最大的" 绊脚石 "。
2025-10-15 11:25:05
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原创 多模态大模型文档预处理：千万别忽视这个提升识别率的关键环节
扫描质量差的文档一直是多模态大模型应用中的 "老大难" 问题。即便是先进模型，在面对模糊手写、复杂表格、低质量扫描件时，仍然会出现识别错误率高达 40% 以上的情况。问题的根源在于：多模态大模型虽然具备强大的理解能力，但缺乏对 "非标准信息" 的精准识别能力，就像缺少了 "读懂世界的眼睛"。而合合信息 TextIn 通过专业的文档预处理技术，正在为这一难题提供切实可行的解决方案。
2025-10-15 11:11:34
676
原创 财务报表自动化分析千万别错过： 双引擎驱动效率飞跃
传统财务报表分析耗时费力，人工处理一份完整财报往往需要数小时甚至数天时间。据德勤 2024 年行业报告显示，采用 AI 财务系统的企业，其月度报表处理周期平均缩短了 40%。在这场效率革命中，合合信息 TextIn 平台凭借 OCR+AI 双引擎技术，正在重新定义财务报表的处理方式。某建材国企集团引入 OCR 识别技术后，财务报表编制时间从 15 天缩短到不到一周，数据准确率显著提高，这种颠覆性的效率提升，让自动化财报分析成为企业数字化转型的关键突破口。
2025-10-15 10:40:44
419
原创 复杂文档信息提取难题？ 技术突破一定要了解
在数字化转型浪潮中，企业每天面对海量文档处理需求，从合同票据到技术报告，从手写表单到扫描件，如何高效准确地提取关键信息成为制约效率的核心痛点。传统 OCR 只能 "识字" 却无法 "理解"，而复杂文档自动提取信息的方法正在经历从简单识别到智能解析的革命性跨越。TextIn 作为这一领域的技术先锋，正以其独特的解决方案重新定义文档智能化的边界。
2025-10-15 10:31:20
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原创 AI文档处理：AI在处理扫描版PDF时准确率低，如何提升？
是针对物流行业痛点设计的专项解决方案，通过 “文档自动分类 + 语义抽取 + AI 审核” 三大核心技术的融合，结合物流垂直领域语料积累与多模态上下文感知能力，实现对近百种物流单据的 “一键识别、智能解析、精准审核”，本质是用 AI 技术替代人力 “堆效率” 的传统模式，将单据处理从 “小时级” 压缩至 “分秒级”。随着物流行业数字化转型政策的推进与 “降本增效” 需求的迫切，解决单据版式多样、质量参差不齐的问题，已成为行业从 “前端内卷” 转向 “全链路提效” 的关键突破口。
2025-10-14 15:55:20
787
原创 单据智能处理：如何处理单据版式多样、质量参差不齐的挑战？
某企业员工小李需将 1 张扫描的 “手写项目进度表格图片”（含密集数据、手写批注，扫描质量一般）提取为结构化数据，导入 DeepSeek 模型搭建知识库，核心需求是 “确保数据无字符错误、格式可直接适配模型”，分别采用 “模型原生识别” 与 “TextIn 预处理 + 模型识别” 两种方案对比。全格式文档解析：支持 PDF、Word、Excel 及扫描件、手写笔记图片等多种格式解析，尤其擅长处理扫描质量差的图片类文件，能精准识别表格结构、手写字符、公式、印章等元素，解决模型对非标准信息识别弱的问题。
2025-10-14 15:36:12
836
原创 多模态大模型文档应用：处理扫描质量差的文档时，如何通过预处理提升多模态模型的识别准确率？
某企业员工小李需将 1 张扫描的 “手写项目进度表格图片”（含密集数据、手写批注，扫描质量一般）提取为结构化数据，导入 DeepSeek 模型搭建知识库，核心需求是 “确保数据无字符错误、格式可直接适配模型”，分别采用 “模型原生识别” 与 “TextIn 预处理 + 模型识别” 两种方案对比。全格式文档解析：支持 PDF、Word、Excel 及扫描件、手写笔记图片等多种格式解析，尤其擅长处理扫描质量差的图片类文件，能精准识别表格结构、手写字符、公式、印章等元素，解决模型对非标准信息识别弱的问题。
2025-10-14 15:21:54
801
原创 LLM 文档处理：如何让 AI 更好地理解中文 PDF 中的复杂格式？
核心能力：快速（100 页文档最快 1.5s）、精准提取文本、表格、图表、公式、手写体、页眉页脚等元素，输出 Markdown/JSON 格式（含元素精确坐标），同时还原文档结构与语义关联（如标题 - 正文从属关系、表格 - 说明文本对应关系）。技术难点 3：非标准文档质量降低知识完整性若手册含扫描件、拍摄件（手写补充说明、弯折页面），易出现图像模糊、光照不均、水印干扰，普通 OCR 识别精度不足，关键知识（如手写修改的参数）遗漏，导致 AI 客服知识库存在 “盲区”。
2025-10-14 15:12:04
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原创 LLM如何高效处理非结构化文档
高效处理非结构化文档，不仅是提高 LLM 应用效果的技术挑战，更是企业数字化转型的关键一步。TextIn xParse 通过深度优化 OCR 和语义分析能力，让文档中的价值信息得以充分释放，从而为企业的知识管理、业务决策和智能化运营提供坚实支撑。在未来数据驱动的竞争中，掌握这一能力的企业将拥有显著优势。
2025-09-23 16:38:57
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原创 多模态模型生成虚假表格数据怎么办
多模态模型虚构表格数据的问题，根源在于输入解析与跨模态对齐的不精准。通过引入 TextIn 文档解析工具，将复杂文档转化为结构化且语义清晰的数据输入，再配合行业先进的虚假信息检测方法与安全标准，可以显著降低幻觉风险，提升模型的专业性与可信度。对于依赖数据精准性的企业与机构而言，这不仅是效率的提升，更是风险防控的关键一步。
2025-09-23 16:34:00
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原创 如何用AI实现作业自动批改
AI 作业自动批改技术的落地，不仅是一次工具的升级，更是教育模式的深刻变革。合合信息 Textin ParseX 通过高精度文档解析与智能判题能力，让教师从批改中解放，让学生获得更高质量的反馈，这正是教育数字化的真正价值所在。
2025-09-23 16:27:32
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原创 如何高效解析复杂表格
高效解析复杂表格需要技术与工具的双重支持。TextIn 文档解析凭借专属算法、极速处理、灵活部署和内容溯源等优势，已在各行业展现出卓越的性能。结合图像预处理、深度学习与后处理等技巧，可以显著提升解析效率与准确率。对于希望降低人力成本、提升业务响应速度的企业而言，这是一条值得采纳的升级之路。
2025-09-23 16:20:29
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