
使用场景
提取考试试卷中的数学问题及其图表,生成训练数据。
从学术文章中提取复杂的表格和图形,并为其生成描述。
处理科学教材中的插图和数据图表,以帮助学生理解概念。
产品特色
支持多语言:兼容日语、韩语和英语,可根据需要轻松自定义其他语言。
结构化输出:生成 JSON 或 Markdown 格式的 AI 准备输出,包含人类可读的数学表达描述和表格摘要。
高准确性:在真实世界学术数据集上实现 90-95% 的准确率,适用于复杂布局的文档。
复杂布局支持:能够准确处理含有密集科学内容的考试风格 PDF,支持公式密集的段落和丰富的视觉元素。
智能解释:提取的元素如图表、表格、图形等均具有语义注释和上下文说明。
图像和特殊区域处理:利用 Google Vision API 的图像分析功能处理图像区域,并生成图像描述。
表格处理优化:使用 DocLayout-YOLO 进行表格区域检测,保留表格结构。
教育价值:帮助学生直观理解复杂的科学和数学概念,适合教育领域使用。
使用教程
步骤 1:运行 ocr_stage1.py,提取输入 PDF 中的原始元素(文本、表格、图形等)。
步骤 2:使用 ocr_stage2.py 处理中间数据,将其转换为结构化的人类可读输出。
步骤 3:根据需要定制输出格式(JSON 或 Markdown)以适应机器学习需求。
步骤 4:对提取的数据进行验证和调整,确保其准确性和完整性。
步骤 5:将处理后的数据应用于机器学习模型训练或教育材料开发。
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