benchmark：OCR 与数据提取能力比较

benchmark：OCR 与数据提取能力比较

benchmark OCR Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/benchmark18/benchmark

项目介绍

Omni OCR Benchmark 是一个用于比较不同大型多模态模型（如 gpt-4o）的OCR（光学字符识别）和数据提取能力的基准工具。该工具主要评估模型对文档的OCR处理能力，并将提取的内容以JSON格式返回，便于后续处理。Omni OCR Benchmark 的目标是发布一个全面的OCR准确度基准，涵盖传统OCR提供商和多种多模态语言模型。

项目技术分析

Omni OCR Benchmark 通过一系列开源的评价数据集和方法学，实现了对OCR准确度的评估。项目运行流程为：文档 → OCR → 提取，即先将文档进行OCR处理，再提取其中的数据。项目使用JSON准确度和文本相似度作为主要评价指标。

JSON准确度通过修改版的 json-diff 工具来识别预测的JSON对象与真实JSON对象之间的差异。此外，项目还引入了Levenshtein距离作为文本相似度的测量方法，距离越低表示相似度越高。

项目及技术应用场景

Omni OCR Benchmark 的应用场景广泛，适用于需要对OCR和数据提取能力进行评估的机构或个人。例如，在需要对不同OCR工具进行性能比较的场合，或者在选择合适的OCR工具进行数据提取时，该工具可以提供客观的评估数据。

项目支持多种封闭源和开源语言模型以及云OCR提供商，用户可以根据需要选择适合自己需求的模型进行测试。此外，项目的开源特性意味着用户和开发者可以自由地扩展和改进基准，以适应更多OCR提供商和模型。

项目特点

1. 全面性：Omni OCR Benchmark 涵盖了传统OCR提供商和多种多模态语言模型，提供了全面的OCR准确度比较。
2. 开放性：项目使用开源的评价数据集和方法学，任何人都可以自由地使用和扩展。
3. 灵活性：支持多种封闭源和开源语言模型以及云OCR提供商，用户可以根据需求灵活选择。
4. 易于使用：通过简单几步操作，用户即可运行基准测试，查看各个模型的性能指标。
5. 可视化：提供基准仪表板，用户可以直观地查看每次测试运行的结果。

下面是详细的项目特点分析：

全面性

Omni OCR Benchmark 的全面性体现在它不仅支持传统的OCR提供商，还支持新兴的多模态语言模型。这意味着用户可以在一个平台上比较不同技术路线的OCR性能，从而做出更全面的决策。

开放性

项目的开源特性使得任何开发者都可以自由地访问、使用和改进代码。这种开放性鼓励了社区的参与，使得基准能够不断更新和完善。

灵活性

支持多种模型的灵活性是Omni OCR Benchmark 的另一大优势。无论是封闭源的大型语言模型还是开源的LLM，用户都可以根据自己的需求进行选择和测试。

易于使用

项目的易用性体现在它的安装和运行过程非常简单。用户只需要按照官方文档的指引，配置好环境，就可以开始进行OCR性能的测试。

可视化

最后，项目的可视化功能通过提供的基准仪表板，使得用户可以轻松查看和分析测试结果，进一步优化和决策。

总之，Omni OCR Benchmark 是一个功能全面、易于使用、高度灵活且开源的OCR性能评估工具，适用于各种需要评估OCR和数据提取能力的场景。通过使用这个工具，用户可以客观地了解不同OCR模型的性能，为自己的项目选择最合适的方案。

benchmark OCR Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/benchmark18/benchmark