Versatile-OCR-Program
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Versatile OCR Program
簡介 :
該產品是一個專門設計的 OCR 系統,旨在從複雜的教育材料中提取結構化數據,支持多語言文本、數學公式、表格和圖表,能夠生成適用於機器學習訓練的高質量數據集。該系統利用多種技術和 API,能夠提供高精度的提取結果,適合學術研究和教育工作者使用。
需求人群 :
該產品特別適合教育工作者、學術研究人員以及需要處理和分析複雜文檔的用戶。其高精度和多功能性使得用戶可以更高效地生成訓練數據,支持各種教育和研究目的。
總訪問量: 492.1M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 51.6K
使用場景
提取考試試卷中的數學問題及其圖表,生成訓練數據。
從學術文章中提取複雜的表格和圖形,併為其生成描述。
處理科學教材中的插圖和數據圖表,以幫助學生理解概念。
產品特色
支持多語言:兼容日語、韓語和英語,可根據需要輕鬆自定義其他語言。
結構化輸出:生成 JSON 或 Markdown 格式的 AI 準備輸出,包含人類可讀的數學表達描述和表格摘要。
高準確性:在真實世界學術數據集上實現 90-95% 的準確率,適用於複雜佈局的文檔。
複雜佈局支持:能夠準確處理含有密集科學內容的考試風格 PDF,支持公式密集的段落和豐富的視覺元素。
智能解釋:提取的元素如圖表、表格、圖形等均具有語義註釋和上下文說明。
圖像和特殊區域處理:利用 Google Vision API 的圖像分析功能處理圖像區域,並生成圖像描述。
表格處理優化:使用 DocLayout-YOLO 進行表格區域檢測,保留表格結構。
教育價值:幫助學生直觀理解複雜的科學和數學概念,適合教育領域使用。
使用教程
步驟 1:運行 ocr_stage1.py,提取輸入 PDF 中的原始元素(文本、表格、圖形等)。
步驟 2:使用 ocr_stage2.py 處理中間數據,將其轉換為結構化的人類可讀輸出。
步驟 3:根據需要定製輸出格式(JSON 或 Markdown)以適應機器學習需求。
步驟 4:對提取的數據進行驗證和調整,確保其準確性和完整性。
步驟 5:將處理後的數據應用於機器學習模型訓練或教育材料開發。
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