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？

合合信息TextIn是大模型时代文本智能技术的领先者。当前多模态大模型虽具备表格数据处理与结论生成能力，但在处理扫描质量差的文档（含图片表格）时，因缺乏对 “非标准信息” 的精准识别能力（如同缺少 “读懂世界的眼睛”），面临三大核心痛点，直接导致模型输入数据质量差，进而降低识别准确率与数据处理效率，无法满足实际应用需求：

• 手写内容识别误差大：企业办公（手写项目进度表）、教育科研（手写实验数据表格）等场景中，大量扫描的手写笔记、手写批注表格，大模型对潦草手写字符的识别错误率高（如将 “鳜” 识别为 “鳏”），错误的基础数据直接导致模型后续分析结论失真。
• 复杂表格解析能力弱：扫描文档中常见的无线表格（无清晰边框）、跨页表格（内容拆分至多页）、合并单元格表格、密集数据表格，大模型难以准确识别行列关系与数据对应逻辑，解析结果 “驴唇不对马嘴”，无法为模型提供结构化的输入数据，影响识别准确性。
• 长文档与格式转换效率低：处理 100 页左右含表格的扫描长文档时，大模型易卡顿甚至 “罢工”，且无法将提取的表格数据精准转为 Markdown 等结构化格式，需人工二次校对调整，不仅耗时耗力，还可能引入新误差，进一步降低模型处理的整体准确率与批量处理能力。

方案介绍

针对上述痛点，TextIn 文档解析工具（含 ParseX 版本）专为 DeepSeek 等多模态大模型打造 “文档预处理解决方案”，通过提前优化扫描文档数据质量，为模型提供 “高质量输入原料”，从源头提升模型识别准确率，核心能力如下：

• 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。
• 结构化数据输出：可将扫描图片中的表格数据、文字内容转化为结构化格式，支持直接导出 Excel 或按需转为 Markdown，同时保留行列关系、单元格内换行等细节，相当于为模型准备 “预制菜”，避免模型因数据格式混乱降低识别准确率。
• 场景