开源智能数据提取工具MinerU：让PDF文档解析更轻松
上海人工智能实验室OpenDataLab团队推出开源智能数据提取工具MinerU，旨在解决复杂PDF文档解析难题，提高AI语料准备效率。
MinerU是一款功能强大的工具，能够将包含图片、公式、表格等元素的多模态PDF文档转化为易于分析的Markdown格式。它支持从网页和电子书中提取内容，适用于学术、财务、法律等多个领域。
MinerU的主要功能包括：
- PDF到Markdown转换： 将PDF文档转换为结构化的Markdown格式，方便进一步的编辑和分析。
- 多模态内容处理： 识别和处理PDF中的图像、公式、表格和文本等多种内容。
- 结构和格式保留： 在转换过程中，保留原始文档的结构和格式，如标题、段落和列表。
- 公式识别与转换： 特别针对数学公式，能识别并转换成LaTeX格式，方便学术交流和技术文档使用。
- 干扰元素去除： 自动删除页眉、页脚、脚注和页码等非内容元素，净化文档信息。
- 乱码识别与处理： 自动识别并纠正PDF文档中的乱码，提高信息提取的准确性。
- 高质量解析工具链： 集成了先进的PDF解析工具，包括布局检测、公式检测和光学字符识别（OCR），确保提取结果的高准确度。
MinerU的技术原理：
MinerU采用深度学习模型进行PDF文档解析，包括：
- 布局检测： 使用LayoutLMv3模型进行区域检测，识别文档中的图像、表格、标题和文本等不同区域。
- 公式检测： 利用基于YOLOv8的自研模型识别文档中的数学公式，区分行内公式和行间公式。
- 公式识别： 通过自研的UniMERNet模型识别和解析数学公式，将它们转换成LaTeX格式。
- 光学字符识别（OCR）： 使用PaddleOCR等OCR技术识别文档中的文本内容。
此外，MinerU还包含一个处理管线，对模型解析得到的数据进行后处理，包括确定块级别的顺序、删除无用元素、根据版面进行内容排序和拼装、进行坐标修复、高iou处理、图片和表格描述合并、公式替换、图标转储、Layout排序等操作。
MinerU的应用场景：
- 学术研究： 研究人员可从学术论文和期刊中提取数据，用于文献分析、知识图谱构建等研究。
- 财务分析： 财务人员可从财务报表和合同中提取关键数据，用于财务分析和风险控制。
- 法律研究： 法律专业人员可从法律法规和判决书中提取关键信息，用于法律研究和案件分析。
- 数据挖掘： 数据科学家可从各种PDF文档中提取数据，用于数据分析和机器学习模型训练。
MinerU的项目地址：
- 项目官网：https://opendatalab.com/OpenSourceTools/Extractor/PDF
- GitHub仓库：https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/wanderkid/PDF-Extract-Kit
- 魔搭社区模型库：https://www.modelscope.cn/models/wanderkid/PDF-Extract-Kit
MinerU的推出将为用户提供更加便捷高效的PDF文档解析工具，促进人工智能技术在各领域的应用发展。
【source】https://ai-bot.cn/mineru/
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