如何从非结构化文档提取信息

在数字化时代，约 70%-80% 的企业数据以 PDF、扫描件、图像、合同、财报等非结构化形式存在。这类数据因格式多样、布局复杂、缺乏统一的结构化标签，难以直接被算法或大模型利用。然而，非结构化数据蕴含着巨大的价值——从合同金额提取、财报分析，到知识问答、行业趋势预测，其应用范围遍及金融、教育、法律、制造业等各领域。

非结构化文档信息提取的核心挑战

• 版式多样：Word、PDF、Excel、PPT、云端文档、扫描影印件等版式差异大，结构无规律。
• 上下文依赖性强：关键信息依赖周围文本或图表的语境，难以通过简单规则抽取。
• OCR 识别不准：拍摄模糊、手写体多、文档弯折、水印干扰等都会导致识别精度下降。
• 信息抽取复杂：合同、年报等通常包含跨页表格、双栏排版、图表数据，需综合识别与结构化。

传统与现代技术路径对比

传统方法

• 基于规则的抽取：依赖人工编写正则表达式、模板匹配等规则来定位信息，适用性受限，维护成本高。
• 模板与人工标注：为特定文档类型建立模板，或依赖人工阅读标注，速度慢、成本高。

机器学习与深度学习方法

• 机器学习分类与抽取：使用监督/半监督学习，提取特定模式下的关键词、实体等。
• 自然语言处理（NLP）技术：分词、命名实体识别（NER）、关系抽取、情感分析等方法在文本解析中应用广泛。
• 深度学习与预训练模型：BERT、GPT 等模型能捕捉语义特征，结合神经网络的注意力机制提升准确率。
• 多模态识别：将图像识别与文本分析结合，解析包含图表、手写体、印章等信息的复杂文档。

面向大语言模型的增强解析方案

TextIn xParse —— 大模型友好的文档解析工具

由合合信息Textin推出的 TextIn xParse 专为解决 LLM 在处理非结构化文档时的输入瓶颈而设计，可将十余种文件格式高精度还原为 Markdown/JSON 并保留精确坐标。

核心能力：

• 多版面元素解析：支持标题、公式、表格、手写体、印章、页眉页脚、跨页段落的高精度识别与坐标还原。
• 表格智能识别：解决合并单元格、跨页拼接、无线表格等难题。
• 阅读顺序还原：精准还原双栏排版、论文、年报等的阅读顺序。
• 自研文档树引擎：通过段落 embedding 和标题层级预测提升检索召回率。
• 多语种与扫描文档支持：兼容 50+ 语言与扫描件、照片、截屏等。
• 开发者友好：提供 API、插件支持 FastGPT、CherryStudio、Cursor 等平台。

案例：

• 跨页表格合并
• 多栏版式顺序还原
• 弯折图片文字识别
• 图表数据数值化提取