Nanonets-OCR-s

Nanonets-OCR-s – Nanonets推出的OCR模型

Nanonets-OCR-s（Nanonets OCR Small）是一款由Nanonets推出的圖像轉Markdown的OCR模型，能夠將圖像文檔內容轉化為結構化的Markdown格式。它不僅能精準提取文本，還能智能識別并處理復雜的文檔元素，如LaTeX公式、圖像描述、簽名、水印、復選框和復雜表格等。

### 什么是 Nanonets-OCR-s？

Nanonets-OCR-s，即Nanonets OCR Small，是Nanonets研發的一款先進的OCR模型。它專為將圖像文檔內容轉換為結構化的Markdown格式而設計。這款模型具備強大的文本提取能力，并能智能識別和處理各種復雜的文檔元素，如LaTeX公式、圖像描述、簽名、水印、復選框和復雜表格等。Nanonets-OCR-s基于深度學習技術，經過海量數據訓練，支持多種文檔類型，包括學術論文、財務文件和醫療表格等。它輸出的Markdown格式內容可以直接被大型語言模型處理，廣泛應用于學術、法律、金融和企業等領域，顯著提升了文檔處理的效率和準確性。

### Nanonets-OCR-s 的核心功能

LaTeX 方程識別： 自動將數學方程式和公式轉換為正確的LaTeX語法，包括行內表達式和方程的轉換。
智能圖像描述： 為文檔中的圖像添加結構化標簽描述，便于大型語言模型理解。它可以描述單個或多個圖像（如徽標、圖表、圖形、二維碼等）的內容、風格和上下文，并在<img>標簽中生成圖像描述，頁碼則在<page_number>標簽中呈現。
簽名檢測與隔離： 識別并分離文檔中的簽名，這對于法律和商業文檔處理至關重要。模型會在<signature>標簽中預測簽名文本。
水印提取： 與簽名檢測類似，模型支持檢測并提取文檔中的水印文本，預測的水印文本將被放置在<watermark>標簽中。
智能復選框處理： 將表單中的復選框和單選按鈕轉換為標準化的Unicode符號，實現一致的處理。模型在<checkbox>標簽中預測復選框的狀態。
復雜表格提取： 從文檔中提取復雜表格，并將其轉換為Markdown和HTML表格。

### Nanonets-OCR-s 的技術原理

視覺-語言模型（VLM）： Nanonets-OCR-s 基于視覺-語言模型（VLM），該模型能夠同時理解和處理視覺信息（如圖像、表格、圖表等）和語言信息（如文本內容）。模型通過聯合學習視覺和語言特征，從而更好地理解文檔的結構和內容。
數據集構建與訓練： 為了訓練該模型，Nanonets 構建了包含超過25萬頁文檔的數據集，涵蓋了多種文檔類型，例如研究論文、財務文件、法律文件、醫療文件、稅務表格、收據和發票等。這些文檔包含圖像、圖表、方程、簽名、水印、復選框和復雜表格等元素。訓練過程分兩步進行：首先在合成數據集上訓練模型，然后在手動標注的數據集上進行微調。合成數據集提供了大量的訓練樣本，而手動標注的數據集則提升了模型在真實文檔上的表現。
基礎模型選擇： 選擇了Qwen2.5-VL-3B模型作為視覺-語言模型（VLM）的基礎模型，并在精心策劃的數據集上進行微調，以提高其在文檔特定的光學字符識別（OCR）任務中的性能。
智能內容識別與語義標記： Nanonets-OCR-s 能夠識別文檔中的各種元素，并對其進行語義標記。通過這種方式，模型將非結構化的文檔內容轉換為結構化、上下文豐富的Markdown格式，為下游任務提供更高質量的輸入。
模型優化與調整： 在訓練過程中，持續優化模型的參數和結構，以提高其在各種文檔類型和場景下的性能。針對不同的功能需求，對模型進行特定的調整和優化，確保其在實際應用中的準確性和可靠性。

### 獲取 Nanonets-OCR-s