Logics-Parsing - 阿里开源的文档解析模型

Logics-Parsing是什么

Logics-Parsing 是阿里开源的端到端文档解析模型，基于 Qwen2.5-VL-7B。通过强化学习优化文档布局分析和阅读顺序推断，能将 PDF 图像转换为结构化 HTML 输出，支持多种内容类型，包括普通文本、数学公式、表格、化学公式和手写中文字符。模型采用两阶段训练：第一阶段是监督微调，学习生成结构化输出；第二阶段是布局为中心的强化学习，优化文本准确性、布局定位和阅读顺序。在 LogicsParsingBench 基准测试中表现出色，尤其在纯文本、化学结构和手写内容解析方面优于其他方法。

Logics-Parsing的功能特色

• 端到端解析能力：从文档图像直接生成结构化 HTML 输出，无需复杂多阶段流水线。
• 高级内容识别：准确识别数学公式、化学结构和手写中文字符等复杂内容。
• Структурированный вывод：生成的 HTML 保留文档逻辑结构，每个内容块都有详细标签和坐标。
• 自动去除无关元素：自动过滤页眉、页脚等无关元素，专注于核心内容。
• Оптимизация обучения：通过强化学习优化布局分析和阅读顺序，提升解析准确性。
• Высокая производительность：在多种复杂文档类型上表现出色，优于其他现有方法。
• 简单部署与推理：安装后可通过命令行快速下载模型权重并进行推理操作。

Logics-Parsing的核心优势

• высокая точность：在多种文档类型和复杂内容上表现出色，准确率高。
• 端到端解析：无需多阶段流水线，直接从文档图像生成结构化输出，简化流程。
• 复杂内容处理能力强：能够准确识别和解析数学公式、化学结构、手写中文等复杂内容。
• Структурированный вывод：生成的 HTML 输出保留文档逻辑结构，便于后续处理和应用。
• 自动过滤无关元素：自动识别并去除页眉、页脚等无关内容，专注于核心信息。
• Оптимизация обучения：通过强化学习优化布局分析和阅读顺序，提升整体性能。

Logics-Parsing官网是什么

• Репозиторий Github：https://github.com/alibaba/Logics-Parsing
• Библиотека моделей HuggingFace：https://huggingface.co/Logics-MLLM/Logics-Parsing
• Технический документ arXiv：https://arxiv.org/pdf/2509.19760

Logics-Parsing的适用人群

• (научный) исследователь：用于解析学术论文、科研报告，提取关键信息。
• педагог：处理教学材料、试卷、手写笔记等，辅助教学。
• Корпоративный аналитик：解析商业文档、报告，提取数据和信息。
• специалист по анализу данных：处理大量文档数据，进行数据挖掘和分析。
• 文档处理工程师：开发文档处理系统，提升自动化水平。
• школьники：辅助学习，解析教材、笔记，提高学习效率。