Logics-Parsing

При обработке академических статей или исследовательских отчётов с помощью OCR, когда в документе есть сложные формулы, таблицы и графики, к качеству распознавания модели предъявляются особенно высокие требования.

Техническая команда Alibaba недавно выложила в опенсорс end-to-end модель для парсинга документов — Logics-Parsing, которая умеет напрямую конвертировать сложные документы в структурированный HTML.

Модель не только корректно распознаёт сложные научные формулы и химические структуры, но и автоматически отфильтровывает лишний контент вроде колонтитулов и футеров, фокусируясь на извлечении основной информации.

Поддерживаются разные типы входных данных: исследовательские отчёты, научные статьи, химическая документация, рукописные заметки и др.

В ряде бенчмарков модель показала результаты выше многих аналогов. Если у вас есть задачи по OCR сложных документов — стоит попробовать.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 369

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer