AI文档产品与传统OCR软件的根本区别是什么?

AI 文档产品与传统 OCR 软件的根本区别在于 AI 文档产品能够理解文档内容和结构,而传统 OCR 软件主要是进行字符识别。如果你用传统OCR工具直接从PDF中提取文本,结果往往是乱序、缺失、格式错乱。因为实际文档中常包含公式、表格、手写批注、文字段落等各种难以提取的元素。

  • AI 文档产品:即使对于模糊、倾斜的扫描件或手写内容等,也能凭借其强大的模型和算法,有较高的识别准确率,还能根据上下文进行智能纠错。
  • 传统 OCR 软件:对图像质量要求较高,扫描件模糊或倾斜时,识别结果可能很差,对于手写内容的识别准确率也相对较低。

简单来说,文档解析(Document Parsing)的作为AI文档处理产品的核心任务,就是将 PDF 文件、扫描图像或照片等载体中的非结构化数据,自动转化为计算机系统能够直接理解和处理的结构化数据,是一个信息提取和组织的智能化过程。

而OCR,即光学字符识别,最早可以追溯到早期模式识别研究,它的核心能力是将图片中的文字区域识别出来,并将其转换为可编辑、可搜索的文本字符。早期的 OCR 系统识别精度有限,主要针对特定印刷字体。随着技术进步,特别是深度学习在计算机视觉领域的广泛应用,OCR 的精度和速度得到了质的飞跃,不仅能更准确地识别各种印刷体,对手写体的识别能力也大大增强,为后续的信息处理奠定了基础。

然而,在如今的 AI 时代,仅仅将图像变成文本字符(OCR 的输出)是远远不够的。一份文档的价值不仅在于其中的文字,更在于文字所代表的具体信息及其上下文关系。例如,发票上的"金额"数字旁通常会有"¥"或其他货币标识,而一份简历中的"工作经验"会按时间顺序排列在特定区域。

我们可以通过一个案例简单理解其中分别:

关键差别非常清晰:

  • OCR :输入图像 -> 输出原始文本流(包含所有识别的文字,但无结构、无语义标注)。
  • 文档解析 :输入文档 (图像/PDF) -> 输出结构化数据对象 (精准提取并分类的关键信息,如 {"amount_table": "196.00", "number_table": "2.0000", "project_name_table": "西他沙星片"})。

因此,文档解析是 OCR 能力的延伸和升级,从单纯的"识字"到真正的"理解文档",文档解析为企业的自动化流程和数据分析提供了可直接使用的"原料"。

TextIn团队对于OCR和文档解析技术有着深厚且长久的研发历史,TextIn的文档解析工具能够识别文档中的所有信息,将文档解析为Markdown格式,并按常见的阅读顺序进行还原,从而赋能下游各类大语言模型任务。

  • 解析速度极快:100页长文档,最快仅需5s。不仅支撑在线应用提供极致用户体验,也能大幅缩短离线处理时间。
  • 解析精度高:更精准,有线表、无线表、密集表,都能精准识别;单元格合并、跨页表格合并也不在话下。

例如对于无线表格解析中常见的难点------合并单元格结构识别不准确,由于合并单元格有顶部对齐、垂直居中多种形式,在实际文档中版面复杂多变,在没有框线的情况下,更增加了解析模型的识别难度。但TextIn能妥善处理这类难点情况,实现正确的表格还原,保障下游信息处理的准确性。

另外,TextIn识别能力,覆盖全面,具有各类常见文档的识别解析能力,并在表格识别上专项优化。支持标准的金融报告、国家标准、论文、企业招投标文件、合同、文书、工程图纸、电子书、试卷等文档内容。

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