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RSS订阅原创 文档解析API哪个好用
在构建企业知识库或RAG系统时，文档解析质量直接决定了大模型理解的上限。市面上文档解析API众多，但真正能应对复杂场景的却屈指可数。从跨页表格到手写公式，从多栏布局到扫描件识别，每一个技术难点都可能成为项目的拦路虎。本文将基于实际测评和技术对比，为你揭示选择文档解析API时必须关注的核心要素，以及TextIn如何凭借企业级能力脱颖而出。
2026-01-07 11:03:55
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原创 AI如何提高财报处理效率
每到财报季，证券分析师和财务人员都面临着同样的困境：数千家上市公司密集披露财务数据，传统人工处理一份完整财报往往需要数小时甚至数天。而在这场效率革命中，采用OCR+AI双引擎技术的企业，其月度报表处理周期平均缩短了40%。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，正在重新定义财务数字化的未来。
2026-01-07 10:57:25
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原创 OCR识别表格后如何转换成结构化数据
当企业面对堆积如山的PDF报告、扫描件和图文混排文档时，如何高效提取其中的表格数据并转换为可编辑的结构化格式？这个看似简单的需求，却困扰着金融、科研、法律等众多行业。传统OCR工具只能机械地"抠字"，却无法理解表格的数据逻辑，导致提取结果混乱不堪。而TextIn文档解析工具的出现，正在用技术融合的方式重新定义这一流程。
2026-01-07 10:54:28
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原创 无线表格数据提取解决方案
传统OCR工具无法准确识别复杂表格的核心结构逻辑，比如跨行合并单元格、嵌套表格的层级关系，同时难以判断表格内容的顺序逻辑，常常直接出现解析失败的情况，导致文档核心数据无法提取。其输入输出方式灵活，输出的标准化格式无需二次转换，可直接衔接大模型输入、数据统计等下游工作，简化了整体工作流程，专项优化了复杂表格的识别与分块逻辑。：如果引用是通过Word的“引用”功能（如脚注、尾注）正规添加的，可以选中引用编号，然后在“引用”选项卡中找到相应的删除选项进行操作。），并将“替换为”框留空，然后点击“全部替换”。
2026-01-07 10:49:23
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原创 如何将图片中的表格转换成可编辑格式
办公场景中最让人头疼的事莫过于此：手里拿着一张扫描件或拍照的表格图片，却要花上半小时甚至更久去手工录入数据。传统OCR工具虽然能识别文字，但输出的往往是一堆混乱的文本流——表格结构全无、单元格内容错位、行列关系丢失。问题的核心在于，普通识别技术只会"读字"，却不懂"理解结构"。想要真正解决图片表格转换难题，你需要的不仅是文字识别能力，更需要一套能够还原文档逻辑结构的智能处理方案。合合信息的TextIn智能文档处理，正是专为此类场景打造的专业工具。
2026-01-07 10:46:20
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原创 表格解析结果错位严重，如何纠正单元格的对应关系？
其二，结构化数据输出，可将嵌套表格数据、跨页文本流信息完整转化为结构化格式，支持直接导出为 Excel，或按需转为 Markdown 格式，同时保留表格单元格内换行、跨页内容关联标记等细节，清晰呈现单元格对应关系，为大模型提供“预处理完成”的高质量数据；其一，全格式兼容解析，支持 PDF、Word、Excel、图片（含扫描件、手写笔记图片）等多种格式，尤其擅长处理含嵌套表格、跨页文本流的文档，能精准识别嵌套表格的行列结构、合并单元格逻辑及跨页文本流的关联关系，从根源上纠正单元格对应错位问题；
2026-01-06 16:00:52
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原创 对于复杂表格解析，哪个工具的解析效果更好？
无需提前筛选或转换文档格式，直接上传包含有线/无线表格、跨行合并表格、嵌套表格等复杂元素的文档，支持PDF、Word、DOCX、HTML、JPG、PNG等多种格式，单文档最高可支持100页，同时兼容手写体、扫描件等特殊形式的表格文档。相较于传统OCR工具，识别覆盖范围大幅拓展，不仅能处理常规表格，还可精准识别手写体、扫描件对应的表格数据，以及嵌套表格、跨行合并表格等各类复杂表格，从根本上解决“解析结构混乱、内容失真”的核心问题，保障数据质量。亮点三：输入输出灵活便捷，衔接下游工作。
2026-01-06 15:44:11
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原创 复杂表格解析的主要技术难点是什么？
这里的“复杂表格”主要涵盖双栏表格、无线图表、跨行合并表格、嵌套表格、带注释表格等多种非规范形式，其解析核心目标是精准识别表格的结构逻辑与内容顺序，保留信息的完整性与语义关联性，为下游应用提供高质量数据支撑。该能力核心是TextIn精准识别复杂表格的结构逻辑与内容顺序，覆盖跨行合并表格、嵌套表格、双栏表格、无线图表、带注释表格等非标准化元素，同时可精准识别文档中的章节、标题、列表、公式、手写体、扫描件等全要素信息，避免传统工具“解析失败”“核心信息无法提取”的问题。点击链接 体验复杂表格解析。
2026-01-06 15:16:10
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原创 如何批量处理成百上千个包含表格的文档？
在 RAG 知识库构建、大模型文档问答等场景中，文档分块是影响信息检索准确性与回答质量的关键环节，而表格与关键段落的割裂问题，已成为行业普遍面临的核心痛点，其难点集中体现在三方面：复杂元素结构识别难、分块后信息可用性低、大规模处理适配性差。● 智能元素识别与分类：工具自动扫描文档内容，精准识别有线 / 无线表格、章节标题、关键段落、列表、公式、手写体、扫描件等各类元素，尤其针对跨行合并表格、嵌套表格、双栏布局等复杂结构，进行专项识别与标记，明确元素边界与语义关联。点击链接 体验TextIn智能文档解析。
2026-01-06 15:06:39
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原创 解析出的表格数据结构混乱，有什么工具能处理吗？
信息化工作会议强调推动信息化与工业化深度融合，推进“人工智能+制造”专项行动，培育重点行业智能体，深化中小企业数字化赋能，需依托高质量数据支撑转型落地。点击链接 体验文档智能解析http:// https://cc.co/16YSag数据作为数字化转型的核心要素，其结构化处理效率直接影响转型成效。但在制造、办公、企业运营等真实场景中，文档元素普遍缺乏标准化与格式化特征，双栏表格、无线表格等复杂元素高频出现，表格数据解析混乱成为突出难题。传统OCR工具在应对这类复杂文档时，能力短板尤为显著，具体痛点可梳理为以
2025-12-31 12:16:07
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原创 如何处理文档中嵌套的表格和跨页的文本流？
该工具的核心能力聚焦于复杂文档元素的精准识别与逻辑重建，具体包括：其一，全格式兼容解析，支持 PDF、Word、Excel、图片（含扫描件、手写笔记图片）等多种格式，尤其擅长处理含嵌套表格、跨页文本流的文档，能精准识别嵌套表格的行列结构、合并单元格逻辑及跨页文本流的关联关系；其二，结构化数据输出，可将嵌套表格数据、跨页文本流信息完整转化为结构化格式，支持直接导出为 Excel，或按需转为 Markdown 格式，同时保留表格单元格内换行、跨页内容关联标记等细节，为大模型提供“预处理完成”的高质量数据；
2025-12-31 12:11:46
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原创 在构建RAG系统时，是选择成熟的云解析服务，还是用开源工具自建解析流水线？
当前构建RAG系统的文档解析核心方案：闭源云解析服务方案（以TextIn xParse为代表），提供开箱即用的一体化服务，可精准解析十余种格式非结构化文件，输出标准化Markdown/JSON格式数据，具备复杂元素识别能力强、性能稳定、使用便捷、下游适配性好等优势，无需专业技术团队即可快速落地，适配多数企业RAG系统构建需求。可精准识别标题、公式、图表、手写体等多种元素，轻松解决合并单元格、跨页表格、无线表格等难题，支持多栏布局、跨页段落合并，能处理带水印、弯曲的图片文档，适配各类复杂业务场景。
2025-12-31 12:00:22
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原创 如何让AI理解文档的逻辑结构（如标题、段落、表格、图注）？
深究根源，文档解析质量这一关键环节常被低估，成为制约AI应用效果的核心短板。让AI理解文档的逻辑结构，核心是通过专业的文档解析技术，将PDF报告、扫描文件、图文技术文档等非结构化知识载体，转化为机器和LLM能够真正“理解”的高度结构化数据，明确文档内标题、段落、表格、图注等元素的层级关系、语义关联及阅读顺序。● 其四，释放非结构化文档数据价值，通过精准解析文档逻辑结构，让海量非结构化文档中的知识得以高效提取与复用，为AI知识库构建、智能分析等应用提供丰富的高质量知识原料，助力AI在各领域发挥更大价值。
2025-12-31 11:42:53
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原创 JSON数据结构混乱怎么处理
企业数字化转型中，80%的数据以非结构化形式存在——合同、发票、简历、财报等文档通过OCR和NLP技术提取后，本应输出规整的JSON格式，却常因字段命名不统一、层级嵌套无序、数据类型混乱等问题，让自动化处理沦为"半人工作业"。财务人员需手动调整格式才能导入系统，HR筛选简历时要逐一修正字段，原本期望的效率提升大打折扣。更严重的是，结构混乱的JSON常伴随信息缺失、字段错配，"供应商名称"与"纳税人识别号"内容错位、"签订日期"遗漏年份等问题，可能引发财务风险或合规隐患。
2025-12-25 10:00:00
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原创 大模型训练为什么需要数据清洗
2026年至2032年间，全球大语言模型将消耗殆尽人类制作的公开文本总量——这是调研机构Epoch AI给出的预测数据。在数据总量有限的前提下，如何让AI"吃得好"才能"工作好"，成为各大模型厂商竞争的核心。数据清洗作为大模型训练前的必经环节，其重要性正在被重新定义：它不仅决定了模型能否准确理解世界，更直接影响着企业在AI竞赛中的生死存亡。
2025-12-25 09:00:00
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原创 如何标准化文档解析输出的JSON格式
企业数字化转型中，80%的数据以非结构化形态存在，如何将合同、发票、简历等文档高效转化为可用的结构化数据，成为制约业务效率的关键瓶颈。更棘手的是，即便完成了文档解析，抽取出的JSON格式往往字段命名混乱、层级无序、数据类型不统一，导致财务对账系统无法直接导入，HR筛选简历需逐一修正字段，原本期望的自动化流程最终沦为"半人工处理"。合合信息TextIn文档解析系统通过"解析+后处理"的完整方案，正在帮助企业彻底解决这一难题。
2025-12-25 08:30:00
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原创 如何从脏数据中筛选高质量语料
12月18日，一款轻量版多模态大模型凭借亲民价格和高速优势，在编程、数学推理等核心指标上碾压Gemini 2.5 Pro，甚至击败Claude Sonnet 4.5等顶级竞品。这背后的关键并非数据投喂量，而是高质量数据的精准筛选。当前，国内大模型厂商竞争白热化，但面对论坛灌水帖等低质量原始数据时，如何从海量噪声中提取有价值信息，成为制约模型性能的核心瓶颈。
2025-12-24 17:27:19
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原创 企业非结构化数据处理解决方案
当企业试图将堆积如山的合同、报告和技术文档转化为可用的数字资产时，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。根据Komprise 2026年非结构化数据管理状况报告，大多数企业存储超过5 PB的数据，40%的企业存储超过10 PB。面对这场"数据洪流"，TextIn xParse企业非结构化数据处理解决方案正在成为破局关键。
2025-12-24 17:24:42
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原创 当原始数据质量极低（如论坛灌水帖）时，如何设计清洗规则筛选出有价值信息？
值得注意的是，这类强悍性能的背后，离不开高质量数据的支撑，而文本清洗作为数据预处理的关键环节，正是解决原始文本中夹杂特殊字符、格式混乱等“脏数据”问题的核心手段，能为后续数据分析与智能应用奠定基础。2. 格式解析与版面识别：启动工具的自动解析功能，系统将一键识别数据的版面结构，分离文字、图片、表情等不同元素，明确数据的层级与分布，为噪声过滤做准备；● 全面的识别能力：对真实世界中的复杂数据格式做了专项优化，包括论坛中可能出现的跨行文本、嵌套表述等复杂内容的解析，提升低质量数据的识别准确率；
2025-12-24 16:28:13
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原创 处理扫描 PDF 时，OCR 产生的错别字如何自动纠正，以免污染嵌入向量？
修复结果校验：对模型输出的修复文本，比对原始 OCR 文本与上下文，确认纠正合理性（如 “卷积神经网络” 误为 “卷机神经网络”，模型纠正为 “卷积”，需确认上下文是否涉及 “CNN” 等相关术语，避免误纠正）。将 “ReLU” 误为 “ReLu”，通过术语库统一为 “ReLU”；表格数据校验：对 “table” 字段的数值类文本，通过 “逻辑一致性检查”（如 “准确率” 字段数值应在 0-100 之间，若识别为 “1000”，则修正为 “100”）。
2025-12-24 16:00:37
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原创 为 LLM/RAG 准备数据时，清洗流程与传统 ETL 清洗有何不同？
这一现象也让 “LLM/RAG 数据清洗” 与 “传统 ETL 清洗” 的差异浮出水面：在大模型时代，数据清洗不再是简单的 “修正错误”，而是要为模型构建 “可理解、高关联、语义完整” 的输入环境，而文档解析作为数据清洗的前置核心环节，其技术能力直接决定了两种清洗模式的效果差异。传统 ETL 清洗：仅能处理 “字段定义明确” 的结构化数据，如将 “用户表” 中的 “手机号” 字段统一为 11 位格式，无法理解非结构化文档的 “内容结构”（如无法区分论文的 “摘要” 与 “结论” 章节）。
2025-12-24 15:32:06
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原创 数据清洗的最佳实践和基本原则有哪些？
未来，随着文档解析技术向 “更精准的元素识别、更智能的语义理解” 演进，其与数据清洗的融合将更加紧密 —— 不仅能实现 “解析 - 清洗” 流程自动化，还能根据不同业务场景（如金融风控、学术研究）自适应调整策略，真正为大模型打造 “按需定制” 的高质量数据底座，推动生成式 AI 在各行业的落地应用。文档解析工具的 “溯源能力”（如 TextIn 接入大模型后支持回答原文定位），可辅助数据清洗环节验证数据真实性，确保输入大模型的语料 “准确、精简”，从源头减少幻觉风险，提升 AI 输出质量。
2025-12-24 15:17:00
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原创 如何提高RAG系统处理私有文档的准确率
2025年12月，OpenAI发布的GPT-5.2大模型在长文档分析、专业知识处理等场景实现显著突破，进一步推动企业级应用深化。然而，当大模型遇上科研辅助、金融建模、内部知识库等私有文档处理场景时，RAG（检索增强生成）技术的效果却参差不齐——有团队实现90%以上准确率，也有系统频繁出现答案失真、信息残缺等问题。这背后的差距，往往源于一个被低估的环节：文档解析质量。
2025-12-17 10:35:26
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原创 大模型如何智能总结文档
在RAG系统与大模型的实际应用中，许多团队发现系统表现与预期存在较大差距。根本原因在于：优质的文档解析并非简单提取文字，而是对文档内容进行深度理解与结构化重建——既要还原标题层级、段落顺序、表格结构等显性信息，也要捕捉元素间的语义关联。传统OCR工具的局限性恰好凸显了这一问题：当缺乏结构、语义断裂的数据直接输入RAG系统时，会引发连锁反应——检索效率低下，系统难以精准定位包含答案的关键片段；答案准确性受损，上下文缺失导致大模型产生理解偏差；信息完整性打折，表格数据混乱、跨页信息断裂，关键细节丢失。
2025-12-17 10:30:23
378
原创 LLM处理非结构化文档有哪些痛点
企业数字化转型进程中，80%以上的核心数据以PDF、Word、扫描件等非结构化形式存在。然而，大语言模型在处理这些文档时却频频"翻车"——表格识别错位、跨页内容断裂、手写字符无法辨认。这些技术瓶颈不仅拖累了知识库构建效率，更让企业的海量文档资产沦为"数字垃圾"。TextIn作为专业的文档解析工具，正通过技术创新将非结构化文档转化为LLM可高效利用的结构化数据，成为衔接文档与智能应用的关键桥梁。
2025-12-17 10:25:38
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原创 图表识别技术的实现步骤
在数字化办公时代，我们习惯了用Excel生成精美图表，却很少思考一个反向问题：如何将报告中的图表重新转化为可分析的原始数据？这个看似简单的需求，实际上对技术提出了极高要求。合合信息旗下的TextIn文档解析平台，通过四大核心步骤破解了这一难题，让图表数据的逆向提取从"不可能"变为"一键完成"。
2025-12-16 18:31:52
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原创 图片转文字后怎么输入大模型处理
当企业面对堆积如山的扫描合同、影印财报时，传统OCR识别出的文字往往杂乱无章，直接输入大模型后得到的结果差强人意。这个困扰75%开发者的技术难题，正是非结构化数据处理的"死穴"。合合信息TextIn文档解析给出了一套完整答案：不是简单地把图片转成文字，而是将混乱的文档"提纯"成大模型真正能理解的结构化数据。
2025-12-16 18:29:04
326
原创 文档分块时，如何避免把表格或关键段落割裂？
该工具支持 PDF、Word、DOCX、HTML、JPG、PNG 等多种格式输入，可通过在线使用、API 调用、本地部署等灵活方式适配不同场景，批量解析 100 页文档最快仅需 1.5 秒，企业级 500 万页 + PDF 文档可在三天内完成处理，既满足个人高效办公需求，也能承接大规模企业级文档处理任务。工具自动扫描文档内容，精准识别有线 / 无线表格、章节标题、关键段落、列表、公式、手写体、扫描件等各类元素，尤其针对跨行合并表格、嵌套表格、双栏布局等复杂结构，进行专项识别与标记，明确元素边界与语义关联。
2025-12-16 15:18:11
910
原创 如何减少大模型基于文档回答时的幻觉问题？
● 文档理解存在天然局限：多模态模型虽具备图像识别能力，但面对复杂表格（如合并单元格、跨页表、框线残缺表）、手写批注、印章覆盖的文档，或融合文本、图表、公式、签名的多元素综合体时，难以精准提取关键信息，无法完成基础的 “信息读懂” 环节，只能通过 “脑补” 填补信息空白，导致幻觉产生。将含复杂表格、多元素的目标文档（如行业报告、论文、合规文件等）上传至 TextIn 平台，工具会自动启动多模态元素扫描，快速定位文档中的表格、文本、手写体、印章、图表、公式等核心元素，完成初步分类，为针对性解析奠定基础。
2025-12-16 15:08:40
867
原创 如何将公司内部知识库（Word/PDF）接入大模型？
TextIn 智能文档解析：作为专业的智能文档处理云平台，拥有 18 年技术沉淀，支持直接解析 Word、PDF、Excel、PPT、手写笔记、拍摄图像等十余种异构格式文件，能精准识别文本、表格、公式、图表、页眉页脚、印章等各类元素，甚至可处理带水印、弯曲变形、跨页关联的复杂文档。在 Coze 平台点击「创建」→「智能体」，为智能体命名（如 “内部知识库助手”“竞品分析专家”），并填写功能描述（如 “基于公司内部项目规范文档，提供流程咨询与问题解答的 AI 助手”）；报纸、期刊的复杂版式专项优化中；
2025-12-16 14:53:55
1117
原创 RAG 技术如何让大模型更好地处理私有文档？
而随着大模型在科研辅助、金融建模、内部知识库搭建等私有文档处理场景的需求激增，RAG（检索增强生成）技术作为解决大模型私有数据访问、降低幻觉风险的关键方案，其应用效果的优化成为行业关注焦点 —— 数据质量正是决定 RAG 系统能否适配新一代大模型能力、高效处理私有文档的核心前提。支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片、手写笔记等十余种非结构化文件格式，同时适配带水印、弯曲图像、扫描件、截屏等特殊载体，覆盖企业科研文档、合同文件、生产标准、售后资料等各类私有文档类型。
2025-12-16 14:43:55
646
原创 抽取出的JSON结构混乱，如何设计后处理规则来标准化输出？
金融业务贷中审核环节，金融机构专注于业务流、信息流、物流、现金流的数据整合及交叉验证，但在产业端数字化水平有限以及合规审核要求严格的背景下，审核人员需要对业务合同、发票、运输单等大量纸质材料的关键信息进行细致的审核校验和交叉比对、认定此次业务的资产信息，继而通过动产融资统一登记公示系统对拟登记资产进行查重以确认其有效性，整个贷中审核过程耗费审核人员大量的时间和精力。同时，后处理规则支持灵活调整，当业务场景或系统需求变化时，仅需在解析工具中修改规则配置，无需重构整体解析流程，后续维护成本降低50%以上。
2025-12-10 16:38:42
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原创 开源OCR大模型和闭源工具怎么选?
在学术研究、金融分析、法律合同、工程设计等领域，PDF已成为信息存储与传递的核心载体，但包含复杂表格、公式、图表、手写批注、多栏排版的PDF文档，却让OCR技术的应用陷入诸多困境，也让企业在开源OCR大模型与闭源工具的选型上倍感纠结，具体痛点与选型关联紧密。以TextIn文档解析为例，在OmniDocBench数据集评测中，解析速度达1.2秒/页，比主流开源工具快近8倍，100页文档仅需1.5秒即可完成解析，批量处理能力可支撑500万页+企业数据，远超多数开源模型的原生性能。其三，使用便捷且下游适配性好。
2025-12-10 16:29:57
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原创 如何使用大模型处理图片和PDF并抽取信息？
二是数据精度超高，降低业务风险。针对大模型处理图片和PDF等复杂文档的痛点，合合信息是大模型时代下文本智能处理技术领先者，旗下的TextIn文档解析打造了一套从文档预处理到信息结构化的完整解决方案，为大模型提供高质量数据输入，同时结合业内成熟技术方法，形成全方位处理体系。收集需要处理的目标文档，包括图片格式（如扫描件、影印件）和PDF格式（含多栏布局、混合表格、手写批注等复杂元素的文档），梳理文档类型与核心信息需求（如合同中的金额信息、财报中的表格数据等），确保文档清晰、完整，为后续处理做好基础准备。
2025-12-10 15:37:03
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原创 什么是多模态信息抽取，它和传统OCR有什么区别？
关联的百度开源PaddleOCR-VL模型在OmniDocBench榜单中，以92.6的综合得分斩获全球第一，这一成绩不仅凸显了其在文档元素识别上的高精度，更印证了多模态信息抽取技术相较于传统OCR的核心优势——传统OCR在复杂表格解析中准确率普遍低于60%，且无法处理跨页、框线残缺等特殊表格，而TextIn文档解析的解析能力已实现质的飞跃。多模态信息抽取技术，是依托多模态技术发展而来的新型信息处理技术，其核心是对包含文本、表格、图表、公式、手写体、印章等多种元素的复杂文档进行全面解析与精准提取。
2025-12-10 15:22:12
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原创 文档结构化信息提取技术方案对比
在AI驱动的数字化转型浪潮中，文档结构化信息提取已成为企业数据治理的核心环节。面对市场上琳琅满目的技术方案——从视觉大模型到传统OCR，从云端API到本地部署，技术选型的困惑始终困扰着开发者。一份来自专业用户的实测报告揭示：不同方案在成本、精度、速度上的差异远超预期，而INTSIG DocFlow等成熟平台正以其均衡的性能表现，为企业提供着更务实的选择。
2025-12-09 14:00:00
482
原创 传统OCR识别有什么局限性
在企业数字化转型的浪潮中，文档处理效率直接影响业务运转速度。然而，许多企业在使用传统OCR工具时，常常遭遇“识别了文字却用不了数据”的尴尬局面——扫描件变成了乱码文本，财务报表的表格结构全部丢失，合同条款被错误拆分。这些问题的根源，恰恰暴露了传统OCR技术难以逾越的技术鸿沟。
2025-12-09 09:00:00
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原创 如何快速提取PDF文档内容
纸质文档数字化已成为企业转型的必经之路，但扫描件文字提取的准确率却常常让人头疼。财务部门面对堆积如山的发票扫描件需要快速录入数据，法务团队要从合同扫描版中精准定位关键条款，制造企业的质检报告和订单扫描件需要批量审核统计。传统的手工录入不仅效率低下，更容易因人为失误导致数据错漏。选对工具，意味着从“逐页录入”到“批量识别”的效率飞跃。
2025-12-08 18:02:41
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