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文檔解析技術(shù)是從這些海量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)中高效準確地提取有價值信息的關(guān)鍵。它從輸入文檔圖像開始，經(jīng)過圖像處理、版面分析、內(nèi)容識別和語義理解等流程，最終輸出結(jié)構(gòu)化電子文檔或語義信息。通過文檔解析技術(shù)，我們能夠深入理解文檔的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和主題，使得信息更易于檢索、分析和利用。其中：

圖像處理：將文檔從原始形式轉(zhuǎn)換為可處理的數(shù)字數(shù)據(jù)，包括去除文檔中的噪聲和失真、圖像矯正、文本抽取以及框線去除等。
版面分析：確定文檔中各個元素的位置、大小和關(guān)系，如文本、圖片、表格等。包括物理版面分析（頁面分割，包括區(qū)域分割與分類、文本檢測/定位、文本行分割）和邏輯版面分析（區(qū)域語義分類、閱讀順序）。
內(nèi)容識別：識別文檔中的具體內(nèi)容，如文字、表格、圖表等，將文檔中的文字轉(zhuǎn)換為計算機可處理的文本，以及表格和圖像的識別，進而進行進一步的分析和處理。
語義理解：理解文檔的語義信息，即文檔中所表達的意義和內(nèi)容，包括理解文檔中的語言結(jié)構(gòu)、語義關(guān)系和邏輯連接，提取出特定的信息元素，并識別文檔中不同部分之間的關(guān)聯(lián)和邏輯關(guān)系。

1.2、LLM + 文檔解析技術(shù)挑戰(zhàn)

現(xiàn)如今，以ChatGPT為代表的先進大語言模型（LLM）已經(jīng)能夠勝任復(fù)雜的自然語言處理任務(wù)。將LLM與文檔解析技術(shù)相結(jié)合，不僅能夠顯著提升文檔解析的準確性和效率，還能挖掘出更廣闊的應(yīng)用場景，降低文檔理解的門檻，從而有力推動自然語言處理領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展。盡管當前國內(nèi)外的大模型紛紛加入了文檔解析功能，然而，在對照文檔解析的四個關(guān)鍵步驟（圖像處理、版面分析、內(nèi)容識別、語義理解）時，這些大模型并未展現(xiàn)出無懈可擊的解決能力。

它們在實際應(yīng)用中仍然面臨著一定的挑戰(zhàn)和限制，下面我們使用LLM對文檔解析中的一些經(jīng)典問題進行分析：

圖像處理難題——圖像傾斜矯正

下面，我們嘗試將一段具有傾斜角度的文檔圖片輸入到LLM中，如下圖所示，由于文檔圖像存在顯著的傾斜度，LLM在自動進行圖像傾斜矯正時遇到了困難，導(dǎo)致了內(nèi)容解析的失敗。這一挑戰(zhàn)凸顯了當前LLM在圖像預(yù)處理和矯正方面仍面臨一定的困難。
版面分析難題——邏輯結(jié)構(gòu)識別

在下圖所示的示例中，我們嘗試將一篇具有無線有線混排的表格文檔輸入給LLM中，并就其中的“AdaBoost需要使用到的特征”進行提問，可以發(fā)現(xiàn)，在使用大模型自帶的解析時，找到的信息與原始文檔相悖，這一錯誤信息無疑給用戶帶來嚴重的誤導(dǎo)。
內(nèi)容識別難題——公式識別解析

數(shù)學(xué)公式，作為文本中獨特的元素，通常融合了文字和符號，呈現(xiàn)出復(fù)雜的二維結(jié)構(gòu)關(guān)系。在識別這些公式時，不僅需要對構(gòu)成其基礎(chǔ)的文字和符號進行精確識別，還需深入分析這些元素之間的二維結(jié)構(gòu)，準確描述它們之間的關(guān)系。在如下圖示的案例中，我們將一篇包含中等難度公式的文檔輸入到LLM中，希望它能協(xié)助總結(jié)節(jié)點定位誤差的公式。盡管LLM輸出了相應(yīng)的公式，但仔細觀察后不難發(fā)現(xiàn)，該公式明顯缺少一個關(guān)鍵的根號，產(chǎn)生一定的誤導(dǎo)。這一疏忽表明，LLM在結(jié)構(gòu)化符號和圖形識別方面仍有待提高，在處理數(shù)學(xué)公式這類具有嚴格結(jié)構(gòu)和邏輯的文本元素時，其準確性和完整性仍需進一步加強。
語義理解難題——閱讀順序推斷

語義理解階段的核心任務(wù)是識別并理解文檔中不同部分之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)和邏輯關(guān)系。在原始文檔中，“把握跨境支付數(shù)據(jù)取得與流量數(shù)據(jù)價值定位的主動權(quán)”這一關(guān)鍵論點與第⑦篇《大力增強支付產(chǎn)業(yè)國際競爭力》之間存在明確的對應(yīng)關(guān)系。而當我們將此文檔輸入到LLM系統(tǒng)時，它未能按照人類的思維邏輯來正確解析和展示文檔內(nèi)容。相反，其錯誤地編造了一篇文獻作為回應(yīng)，這凸顯了當前LLM在語義理解，尤其是閱讀順序與邏輯關(guān)聯(lián)推斷方面的不足。

二、TextIn文檔解析實測流程

針對以上痛點，合合信息憑借其強大的研發(fā)實力，成功自研出TextIn文檔解析技術(shù)。該技術(shù)深度融合了文字識別、計算機圖形圖像技術(shù)以及智能圖像處理引擎，使得紙質(zhì)文檔或圖片中的文字信息能夠迅速、精準地轉(zhuǎn)化為計算機易于處理的文本格式。目前，TextIn平臺已經(jīng)開放了通用文檔解析的試用權(quán)限和API調(diào)試接口，任何開發(fā)者都可以注冊賬號并開通使用。

2.1、網(wǎng)頁在線調(diào)用效果

首先進入TextIn官網(wǎng)：https://www.textin.com/console/recognition/robot_struct?service=pdf_to_markdown選擇1千頁的套餐進行試用。

點擊開通試用，然后進入工作臺，找到已開通機器人-公有云API-通用文檔解析-在線使用。

進入網(wǎng)頁后，上傳一份檢索報告的掃描件，可以看到，TextIn通用文檔解析能夠精準地識別掃描件中的表格元素。不論是簡單的單行表格還是復(fù)雜的跨頁表格，它都能準確地捕捉并創(chuàng)建出結(jié)構(gòu)清晰、布局合理的電子表格，還能將單元格的內(nèi)容一一對應(yīng)解析，確保數(shù)據(jù)項都被準確無誤地提取。

不僅如此，它還能夠?qū)⒔馕鼋Y(jié)果導(dǎo)出為Markdown或JSON格式。Markdown格式的輸出具有直觀性和編輯便捷性，特別適用于解析結(jié)果的查看、修改及后續(xù)處理。而JSON格式在數(shù)據(jù)交換中具有相當?shù)耐ㄓ眯院鸵子眯裕軌蚺c主流數(shù)據(jù)處理軟件或平臺無縫對接，確保數(shù)據(jù)的流暢交換和共享。通過這兩種格式的輸出選項，我們可以將解析結(jié)果直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和處理，并且能夠輕松實現(xiàn)與其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和集成。

2.2、本地API調(diào)試效果實測

除了在線調(diào)用，TextIn通用文檔解析還提供了API調(diào)試與示例代碼，首先點擊API集成，進入API文檔。

API文檔給出了請求頭、URL參數(shù)、請求體說明、響應(yīng)體說明和錯誤碼說明，包括必要的認證信息、內(nèi)容類型、清晰的示例和說明、字段的含義和格式。這里我使用JS設(shè)計一個簡單的demo，其中onload事件處理函數(shù)用于獲取讀取到的文件數(shù)據(jù)（ArrayBuffer），XMLHttpRequest對象向服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)后，onreadystatechange事件處理函數(shù)檢查請求的readyState屬性并對返回內(nèi)容進行解析，主要核心代碼如下：

// 示例代碼

實際使用時，只需要點擊選擇文件，然后上傳需要解析的PDF或圖片，在右側(cè)就會打印出對應(yīng)的解析結(jié)果。

2.3、初步實踐——基于TextIn文檔解析 + Kimi的智能文檔解析助手

文檔解析技術(shù)以其精湛的技能，致力于將多樣化格式的文檔轉(zhuǎn)化為計算機易于理解和操作的文本格式。而強大的大型語言模型則以其卓越的能力，能夠深入理解和把握不同文本格式的上下文脈絡(luò)，精準捕捉文本中蘊含的深層語義，從而生成更加貼合用戶需求的下游任務(wù)輸出。那么，我不禁思考：是否有可能將TextIn文檔解析API與LLM的語言理解能力巧妙結(jié)合，打造出一個高效且強大的文檔處理流程？話不多說，讓我們立即付諸實踐。

首先，我們調(diào)用TextIn文檔解析API，將原本難以直接使用的文檔（如PDF和圖片格式）轉(zhuǎn)化為計算機易于理解的信息，選擇輸出Markdown或JSON格式的文檔內(nèi)容，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理提供清晰、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)支持。

接下來，我們將TextIn API生成的Markdown數(shù)據(jù)或JSON數(shù)據(jù)作為輸入傳遞給LLM，本次實踐選用了moonshot的Kimi。通過這一步驟，我們?yōu)镵imi提供了豐富的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使其能夠深入分析文檔內(nèi)容，并為后續(xù)處理提供更為全面和準確的上下文支持。

最后利用LLM的能力，對輸入的JSON數(shù)據(jù)進行處理，根據(jù)特定的業(yè)務(wù)場景和用戶需求，我們可以讓LLM執(zhí)行一系列高級任務(wù)，如生成摘要、提取關(guān)鍵信息、分類總結(jié)等。以下圖的鄉(xiāng)村旅游熱度季節(jié)變化規(guī)律為例，我們可以將包含鄉(xiāng)村旅游數(shù)據(jù)的JSON文件輸入給LLM。LLM會利用其深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的能力，分析這些數(shù)據(jù)，識別出鄉(xiāng)村旅游熱度的季節(jié)性趨勢和變化規(guī)律，基于這些分析，生成一份詳盡的分析報告，包含鄉(xiāng)村旅游熱度的季節(jié)分析、未來趨勢預(yù)測以及相應(yīng)的建議或策略，從而為鄉(xiāng)村旅游的決策者提供有價值的參考，幫助規(guī)劃和管理鄉(xiāng)村旅游資源，提升游客的滿意度和體驗。

通過以上體驗，可以看到，TextIn文檔解析API以其卓越的性能為我們提供了強大的文檔解析工具，而Kimi智能文檔助手則以其對文本深層語義的精準捕捉和理解能力，進一步提升了文檔內(nèi)容的下游任務(wù)處理水平，結(jié)合兩者，不僅打破了傳統(tǒng)文檔處理的局限，還可以實現(xiàn)對文檔更深層次的理解和處理，并且能夠應(yīng)對各種類型文檔處理需求。想象一下，當你面對一堆繁雜的PDF文件、圖片或掃描件時，你不再需要逐頁翻閱、手動輸入或依賴低效的OCR工具，而是可以借助TextIn文檔解析 + LLM將其迅速轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，進而提取關(guān)鍵信息、生成摘要、分類歸檔，甚至進行更復(fù)雜的文本挖掘和數(shù)據(jù)分析。