将PDF文档中的版式与表格结构自动识别的开源模型
docling模型 支持PDF文档的布局与表格结构分析。布局模型使用RT-DETR技术识别版式元素,如标题、脚注与图片,性能接近人类标准。TableFormer模型则在表格结构识别上表现优异,准确识别复杂表格。该项目可应用于多种需要文档处理的场景。
Docling Models 是一个专门为 PDF 文档转换包 docling 提供支持的模型集。该项目主要致力于通过机器学习技术来解析和理解 PDF 文档的布局和结构,为文档自动化处理提供强大的技术支持。
布局模型是 Docling Models 的核心组件之一,它利用 RT-DETR 模型来识别 PDF 页面中的不同布局组件。具体而言,布局模型能够检测到以下标签:Caption(说明文字)、Footnote(脚注)、Formula(公式)、List-item(列表项)、Page-footer(页脚)、Page-header(页眉)、Picture(图片)、Section-header(章节标题)、Table(表格)、Text(文本)和 Title(标题)。
为了评估这个模型的性能,研究人员将其与标准的对象检测方法在 DocLayNet 数据集上的表现进行了对比。结果表明,与人类评估相比,尽管模型在某些标签上的准确率略有提高,但人类依然在某些标签的检测上更为准确。然而,在部分区域,如表格(Table)和文本(Text)方面,模型已经达到了较高的准确度,接近甚至超过人类评估水平。
TableFormer 是另一个关键模型,用于识别和解析文档中的表格结构。首先,它利用布局模型预测的表格区域来精确定位不同的表格,然后详细分析每个表格的结构。与其他表格解析工具相比,TableFormer 在识别复杂表格结构方面表现出了卓越的性能。例如,在简单和复杂表格上的识别准确率分别达到了95.4%和90.1%,整体表现优于市面上的主流工具。
Docling Models 项目不仅提供了强大的文档版面解析和表格结构识别技术,还为自动化处理 PDF 文档打开了新的方向。通过不断的技术进步和模型优化,该项目有望成为推动文档处理和理解行业发展的重要力量。
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