MinerU是什么
MinerU是由上海人工智能實(shí)驗(yàn)室OpenDataLab團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一款開源智能數(shù)據(jù)提取工具,專注于高效解析和提取復(fù)雜的PDF文檔。該工具可以將包含圖像、公式、表格等多種元素的多模態(tài)PDF文檔轉(zhuǎn)換為易于分析的Markdown格式,同時(shí)支持從網(wǎng)頁和電子書中提取內(nèi)容,顯著提升AI語料的準(zhǔn)備效率。MinerU配備高精度的PDF解析工具鏈,能夠自動識別亂碼,保持文檔結(jié)構(gòu),并將公式轉(zhuǎn)換為LaTeX格式,廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)、財(cái)務(wù)、法律等多個(gè)領(lǐng)域,支持在CPU和GPU上運(yùn)行,兼容Windows、Linux和Mac平臺,性能卓越。
MinerU的主要功能
- PDF到Markdown轉(zhuǎn)換:將多種內(nèi)容類型的PDF文檔轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的Markdown格式,便于后續(xù)的編輯和分析。
- 多模態(tài)內(nèi)容處理:具備識別和處理PDF中的圖像、公式、表格和文本等多種內(nèi)容的能力。
- 結(jié)構(gòu)和格式保留:在轉(zhuǎn)換過程中,保留原始文檔的結(jié)構(gòu)和格式,包括標(biāo)題、段落和列表等。
- 公式識別與轉(zhuǎn)換:專門針對數(shù)學(xué)公式,能夠識別并轉(zhuǎn)換為LaTeX格式,便于學(xué)術(shù)交流和技術(shù)文檔的使用。
- 去除干擾元素:自動刪除頁眉、頁腳、腳注和頁碼等無關(guān)信息,凈化文檔內(nèi)容。
- 亂碼識別與處理:自動檢測并糾正PDF文檔中的亂碼,提高信息提取的準(zhǔn)確性。
- 高質(zhì)量解析工具鏈:集成了先進(jìn)的PDF解析工具,包括布局檢測、公式檢測和光學(xué)字符識別(OCR),確保提取結(jié)果的高準(zhǔn)確度。
MinerU的技術(shù)原理
- PDF文檔分類預(yù)處理:在處理PDF文檔之前,MinerU首先對文檔進(jìn)行分類,識別其類型(如文本型、圖層型或掃描版PDF),并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理,如檢測亂碼和識別掃描文檔。
- 模型解析與內(nèi)容提取:
- 布局檢測:采用基于深度學(xué)習(xí)的模型,如LayoutLMv3,進(jìn)行區(qū)域檢測,識別文檔中的圖像、表格、標(biāo)題和文本等不同區(qū)域。
- 公式檢測:利用自研的YOLOv8模型識別文檔中的數(shù)學(xué)公式,區(qū)分行內(nèi)和行間公式。
- 公式識別:通過UniMERNet模型解析數(shù)學(xué)公式,并將其轉(zhuǎn)換成LaTeX格式。
- 光學(xué)字符識別(OCR):使用PaddleOCR等OCR技術(shù)識別文檔中的文本內(nèi)容。
- 管線處理:將模型解析得到的數(shù)據(jù)輸入處理管線,進(jìn)行后處理,包括:
- 確定塊級別的順序。
- 刪除無用元素。
- 依據(jù)版面對內(nèi)容進(jìn)行排序和拼裝,以確保正文的連貫性。
- 進(jìn)行坐標(biāo)修復(fù)、高iou處理、圖片和表格描述合并、公式替換、圖標(biāo)轉(zhuǎn)儲、Layout排序等操作。
- 多種格式輸出:處理后的文檔信息可以轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的中間態(tài)格式(middle-json),并根據(jù)需求輸出為不同的格式,如Layout、Span、Markdown或Content list等。
- PDF提取結(jié)果質(zhì)檢:通過人工標(biāo)注的PDF自測評測集對整個(gè)流程進(jìn)行檢測,確保提取效果的優(yōu)化。使用可視化質(zhì)檢工具進(jìn)行人工質(zhì)檢與標(biāo)注,反饋給模型訓(xùn)練,進(jìn)一步提升模型能力。
MinerU的項(xiàng)目地址
- 項(xiàng)目官網(wǎng):https://opendatalab.com/OpenSourceTools/Extractor/PDF
- GitHub倉庫:https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit
- HuggingFace模型庫:https://huggingface.co/wanderkid/PDF-Extract-Kit
- 魔搭社區(qū)模型庫:https://www.modelscope.cn/models/wanderkid/PDF-Extract-Kit
MinerU的應(yīng)用場景
- 學(xué)術(shù)研究:研究人員能夠從學(xué)術(shù)論文和期刊中提取關(guān)鍵信息,包括文本、公式和圖表,為文獻(xiàn)綜述和數(shù)據(jù)分析提供支持。
- 法律文檔處理:法律專業(yè)人士可以使用MinerU從合同、法律意見書及其他法律文件中提取條款和證據(jù),從而提升工作效率。
- 技術(shù)文檔管理:工程師和技術(shù)作者可從技術(shù)手冊和產(chǎn)品文檔中提取技術(shù)規(guī)格和操作步驟,便于知識管理和技術(shù)傳播。
- 知識管理和信息檢索:企業(yè)和組織可以利用MinerU從內(nèi)部文檔庫中提取信息,構(gòu)建知識庫,提升信息檢索效率。
- 數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理(NLP):數(shù)據(jù)科學(xué)家和NLP研究人員能夠使用MinerU提取的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
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