dots.ocr - многоязычная модель разбора документов с открытым исходным кодом из лаборатории Little Red Book hi lab

Что такое dots.ocr

dots.ocr - это многоязычная модель разбора документов с открытым исходным кодом от Little Red Book hi lab, основанная на 1,7 миллиарда параметров визуальной модели языка (VLM), которая может эффективно выполнять определение макета документа и распознавание содержимого, сохраняя при этом правильный порядок чтения. dots.ocr поддерживает множество языков, разбирает текст, таблицы, формулы и изображения, имеет высокую скорость вывода и лучшую в отрасли производительность! . Модель может гибко справляться с различными задачами по разбору документов, просто переключаясь между входными подсказками и выходными данными в различных форматах, включая JSON и Markdown. dots.ocr отлично справляется с разбором небольших языков и распознаванием формул, и подходит для широкого спектра сценариев, таких как академические исследования, обработка финансовых документов и разбор учебных материалов.

Основные функции dots.ocr

• Поддержка нескольких языков и анализ разнообразного контентаdots.ocr может работать с документами на разных языках и точно анализировать текст, таблицы, формулы, изображения и другие элементы, чтобы удовлетворить потребности в извлечении контента в различных сценариях.
• Унифицированная верстка и работа с содержимым: Модель объединяет определение макета и распознавание содержания документов в одно целое, что позволяет автоматически идентифицировать различные регионы и поддерживать разумный порядок чтения, избегая проблемы разделения макета и содержания в традиционных методах.
• Эффективные рассуждения и возможности крупномасштабной обработки данныхВизуальная модель языка основана на 1,7 миллиарда параметров, имеет быстрый вывод модели, подходит для крупномасштабной обработки документов и способна эффективно справляться с синтаксическим разбором большого количества документов.
• Гибкое переключение задач: Легкое переключение между различными задачами, такими как определение макета, распознавание содержимого, разбор формул и т. д., на основе простых вводных слов без сложной настройки модели.
• Универсальные форматы выводаОн поддерживает различные форматы вывода, такие как JSON, Markdown и т.д. Он предоставляет изображения для визуализации макета, что удобно для пользователей, чтобы отслеживать процесс в соответствии с их потребностями.
• Преимущества анализа малых языковМодель отлично справляется с разбором мелкоязычных документов и может точно обрабатывать мелкоязычный контент, что позволяет удовлетворить потребности в разборе документов в мультиязычной среде.

Официальный сайт dots.ocr находится по адресу

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/rednote-hilab/dots.ocr
• Демонстрация опыта работы в режиме онлайн:: https://dotsocr.xiaohongshu.com/

Как использовать dots.ocr

• Посетите онлайн-опыт: Посетите сайт dots.ocr, чтобы узнать адрес сайта Demo Experience.
• Загрузить документ: Нажмите кнопку "Загрузить файл" и выберите файл PDF или изображения, который вы хотите разобрать.
• Выберите задачуВыбор задач в зависимости от потребностей, например, определение макета, распознавание содержимого, разбор формул или извлечение таблиц.
• начать синтаксический анализ: Нажмите на кнопку "Начать парсинг", и модель автоматически обработает документ.
• Посмотреть результаты: После завершения разбора выберите другой формат вывода.
• Загрузите или скопируйте результаты: Нажмите кнопку "Загрузить" или "Копировать", чтобы сохранить или использовать результаты.

Основные преимущества dots.ocr

• Высокая производительность и преимущество небольшой моделиКоличество параметров модели составляет всего 1,7 миллиарда, что обеспечивает лучшую в отрасли производительность, высокую скорость вычислений и низкое потребление ресурсов.
• Экспертиза в области многоязычия и малых языковПоддержка многих основных языков и отличная производительность при разборе документов на малых языках, широкий спектр применения.
• Гибкая адаптация к задачамПереключение между различными задачами путем простого ввода слова подсказки может быть адаптировано без переобучения или корректировки архитектуры модели.
• Унифицированная верстка и работа с контентом:Интеграция определения макета и распознавания содержания в единую модель позволяет избежать проблемы разделения макета и содержания в традиционных методах и обеспечивает согласованность результатов синтаксического анализа.
• Разнообразные результаты и визуализация: Поддерживает несколько форматов вывода и предоставляет изображения для визуализации макета, что облегчает визуальное восприятие и последующую обработку.
• Открытый исходный код и поддержка сообщества: Открытый исходный код и подробная документация для разработчиков, облегчающая вторичную разработку и настройку, с активным сообществом.

Люди, для которых предназначен dots.ocr

• Исследователи и ученыеdots.ocr быстро разбирает формулы и диаграммы в научной литературе, помогая исследователям получить эффективный доступ к ключевой информации и ускорить проведение научных исследований.
• Практикующие специалисты финансовой отрасли: Финансовые аналитики и специалисты по соблюдению нормативных требований автоматизируют извлечение данных и таблиц из финансовых отчетов, повышая эффективность анализа финансовых данных и проверок соблюдения нормативных требований.
• Преподаватели и студентыПреподаватели и студенты используют dots.ocr для анализа учебников и контрольных работ в целях поддержки преподавания и обучения, а также для продвижения информационных технологий в образовании.
• Внутренние менеджеры по работе с документами: Руководители предприятий и менеджеры проектов работают с протоколами совещаний и отчетами по проектам, извлекая ключевую информацию и оптимизируя процессы управления документами.
• Разработчики и технические миссииКоманда: Разработчики интегрируют модель в приложение для достижения функциональности разбора документов и удовлетворения различных потребностей разработки.