MinerU

MinerU是什么

MinerU是由上海人工智能實驗室OpenDataLab團隊開發的一款開源智能數據提取工具，專注于高效解析和提取復雜的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PDF文檔轉換為易于分析的Markdown格式，同時支持從網頁和電子書中提取內容，顯著提升AI語料的準備效率。MinerU配備高精度的PDF解析工具鏈，能夠自動識別亂碼，保持文檔結構，并將公式轉換為LaTeX格式，廣泛應用于學術、財務、法律等多個領域，支持在CPU和GPU上運行，兼容Windows、Linux和Mac平臺，性能卓越。

MinerU的主要功能

• PDF到Markdown轉換：將多種內容類型的PDF文檔轉換為結構化的Markdown格式，便于后續的編輯和分析。
• 多模態內容處理：具備識別和處理PDF中的圖像、公式、表格和文本等多種內容的能力。
• 結構和格式保留：在轉換過程中，保留原始文檔的結構和格式，包括標題、段落和列表等。
• 公式識別與轉換：專門針對數學公式，能夠識別并轉換為LaTeX格式，便于學術交流和技術文檔的使用。
• 去除干擾元素：自動刪除頁眉、頁腳、腳注和頁碼等無關信息，凈化文檔內容。
• 亂碼識別與處理：自動檢測并糾正PDF文檔中的亂碼，提高信息提取的準確性。
• 高質量解析工具鏈：集成了先進的PDF解析工具，包括布局檢測、公式檢測和光學字符識別（OCR），確保提取結果的高準確度。

MinerU的技術原理

• PDF文檔分類預處理：在處理PDF文檔之前，MinerU首先對文檔進行分類，識別其類型（如文本型、圖層型或掃描版PDF），并進行相應的預處理，如檢測亂碼和識別掃描文檔。
• 模型解析與內容提取：
  • 布局檢測：采用基于深度學習的模型，如LayoutLMv3，進行區域檢測，識別文檔中的圖像、表格、標題和文本等不同區域。
  • 公式檢測：利用自研的YOLOv8模型識別文檔中的數學公式，區分行內和行間公式。
  • 公式識別：通過UniMERNet模型解析數學公式，并將其轉換成LaTeX格式。
  • 光學字符識別（OCR）：使用PaddleOCR等OCR技術識別文檔中的文本內容。
• 管線處理：將模型解析得到的數據輸入處理管線，進行后處理，包括：
  • 確定塊級別的順序。
  • 刪除無用元素。
  • 依據版面對內容進行排序和拼裝，以確保正文的連貫性。
  • 進行坐標修復、高iou處理、圖片和表格描述合并、公式替換、圖標轉儲、Layout排序等操作。
• 多種格式輸出：處理后的文檔信息可以轉換為統一的中間態格式（middle-json），并根據需求輸出為不同的格式，如Layout、Span、Markdown或Content list等。
• PDF提取結果質檢：通過人工標注的PDF自測評測集對整個流程進行檢測，確保提取效果的優化。使用可視化質檢工具進行人工質檢與標注，反饋給模型訓練，進一步提升模型能力。

MinerU的項目地址

• 項目官網：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
• 魔搭社區模型庫：https://www.modelscope.cn/models/wanderkid/PDF-Extract-Kit

MinerU的應用場景

• 學術研究：研究人員能夠從學術論文和期刊中提取關鍵信息，包括文本、公式和圖表，為文獻綜述和數據分析提供支持。
• 法律文檔處理：法律專業人士可以使用MinerU從合同、法律意見書及其他法律文件中提取條款和證據，從而提升工作效率。
• 技術文檔管理：工程師和技術作者可從技術手冊和產品文檔中提取技術規格和操作步驟，便于知識管理和技術傳播。
• 知識管理和信息檢索：企業和組織可以利用MinerU從內部文檔庫中提取信息，構建知識庫，提升信息檢索效率。
• 數據挖掘和自然語言處理（NLP）：數據科學家和NLP研究人員能夠使用MinerU提取的數據來訓練和優化機器學習模型。