前言

在数字化浪潮席卷各行各业的今天，作为一名数据分析师，每天我都需要处理和分析大量的文档。然而，传统的文档解析工具在面对我的专业需求时，往往显得力不从心。

我的工作常常涉及到各种格式的文档，包括PDF、Word、图片等，而且这些数据量巨大，处理起来非常耗时。传统的工具在解析这些文档时，常常会出现漏检错检的情况，导致我需要花费大量的时间去手动检查和修正。此外，非结构化数据的处理也是一个难题，很多工具无法有效地从这类数据中提取出有价值的信息。

合合信息凭借其领先的智能文字识别技术，推出了文档解析产品。这款产品能够精准解析各类文档，高效处理大规模数据；无论是结构化还是非结构化数据，都能轻松应对。今天就让我们一起深入了解这款文档解析产品，看看它是如何帮助我提升工作效率，解决众多工作难题的。

LLM大模型应用场景

智能文字识别技术的实现与LLM在文本处理和理解方面有一定的重叠，这里先介绍一下什么是LLM及其应用场景。

LLM，英文全称为Large Language Models，是一种基于深度学习的自然语言处理技术。它利用大规模的文本训练数据，构建出具有强大语言能力的模型。这些模型能够处理和理解人类语言，包括文本生成、语言理解、文本分类、命名实体识别、关系抽取、情感分析等多种任务。

举个例子,在现实中，许多求职者都经历过向HR或企业官方网站投递简历的过程。在竞争激烈的职场环境中，一些热门职位或大型企业往往会吸引大量的求职者，导致他们在一天内收到成千上万份简历。面对如此庞大的简历数量，传统的手动处理方式显得既耗时又低效。因此，优化简历处理流程变得尤为重要。

LLM大模型出现前的招聘场景流程是这样的：

通过引入LLM技术，企业可以快速、准确地识别、处理、还原、比对、分析和总结大量简历，极大地提高了招聘的效率和准确性。

具体来说，LLM技术能够自动识别和解析求职者上传的简历，提取其中的关键信息，如个人信息、教育背景、工作经历、技能等。

除了招聘场景，LLM大模型技术在自动翻译系统，智能语音助手，金融等众多领域都有着广泛的应用。

LLM对文档解析市场的推动作用

随着新产品的引入和体验的提升，大量潜在新用户开始关注并使用语言模型（LLM）。

传统上，文档解析主要集中在简单或单页文档，例如票据、合同、卡证和试卷等。然而，随着技术的发展，我们现在能够处理更加复杂的文档类型，比如学术论文、财务报告、书籍和工作报告等长文档。

LLM的出现不仅为文档解析带来了新的市场机会，还扩大了潜在的下游受众群体。

LLM问答效果不佳

虽然LLM能为我们操作文档带来便携，但是LLM在少许情况下，会出现问答效果不佳的情况。

LLM在处理某些问答任务时，尤其是在扫描文档案例中，其效果并不总是尽如人意。这可能是由以下的原因导致的。

OCR技术准确性

LLM模型在训练过程中主要学习的是标准文本数据。对于扫描文档这样的图像数据，LLM通常需要借助OCR技术将其转换为可处理的文本格式。

然而，OCR技术的准确性并非百分之百，尤其是在处理复杂布局、手写字体或低质量图像时，识别错误和遗漏难以避免。这些错误会直接影响LLM对文档内容的理解和分析，从而导致问答效果不佳。

召回准确性

在问答系统中，召回准确性是衡量模型能否正确识别并返回用户所需信息的重要指标。

对于扫描文档，由于文本信息的非标准性和OCR技术的局限性，直接应用LLM（大型语言模型）来识别和理解文档内容时可能会遇到挑战和偏差。这些挑战可能包括识别错误、语义理解偏差等，从而导致模型在回答用户问题时，无法全面且准确地回忆起与问题相关的所有信息，进而降低了问答系统的召回准确性。

回应速度较慢

与传统的基于关键词匹配的问答系统相比，LLM在理解用户意图和生成自然语言回答方面具有明显优势。但是，在处理扫描文档这样的非标准文本数据时，LLM的问答效果可能会受到较大影响。此外，由于LLM需要更多的计算资源来处理复杂的文本数据，因此其回应速度可能会相对较慢。

然而，当我亲身体验了合合信息的TextIn产品后，仿佛找到了破解这些难题的钥匙。TextIn产品巧妙地融合了先进的和独特的算法轻松地化解了这些难题。下面我们来一起体验下！

TextIn功能特点

在体验之前，这里先介绍一下TextIn产品的功能特点：

• 通用文档解析：合合信息旗下智能文档处理平台TextIn的通用文档解析功能具备强大的文档处理能力。它能够智能地识别并提取文档中的关键信息，无论是文字还是图片等都能轻松应对。
• 表格识别：TextIn能够识别并结构化图像或PDF中的表格数据，这在财务、统计等需要大量处理表格数据的场景中非常有用。通过表格识别，用户可以方便地提取表格中的数据，并将其转换为可编辑的电子表格，从而简化工作流程。
• 办公文档识别：专为办公文档设计，TextIn能够识别提取出Word、PDF等办公软件文件中的文字，支持复杂格式和多种语言的识别。这使得用户可以轻松地对办公文档进行编辑、分享和处理。

TextIn产品体验

话不多说，接下来咱们就上手体验一把，一起来探索这款产品的奥秘之处。

为了方便带领大家体验，我这里注册了一个新号。注册完成后进入首页，可以看到TextIn产品有很多功能。这里选择比较通用的通用文档解析进行体验。

文字识别，表格识别，文档解析等这些产品对于新用户都是可以免费体验的，我们可以选择想要体验的产品进行体验。

为了节省步骤，我已经购买了免费的新客专享100次服务，然后点击在线使用即可。

TextIn产品支持多种格式的文件，随便上传一个文件，会精确地识别出结果。识别出来的结果可以是原文本格式，也可以选择JSON格式，这大大满足了不同客户的个性化需求。

如果对识别的结果不满意，我们还可以让它重新识别，不过使用了这么久，我认为TextIn产品的识别准确度还是相当高的（重新识别几乎很难用到）。

TextIn产品的导出结果支持md，json等格式，无论是需要保持MarkDown文档格式和布局的学者，还是希望将识别结果直接用于编辑和分享的办公人员，TextIn产品都能提供合适的导出格式选项，确保用户能够高效、便捷地利用识别结果。

如果想要在项目中集成TextIn产品的API，不要慌，问题不大，返回上一页，选择集成API即可。

同样地，我们将文件上传至系统，然后点击“调用接口”的选项，系统就会自动处理并返回调用结果，这个过程既快捷又高效。如果在使用过程中遇到任何疑问或不清楚的地方，可以点击“查看文档”选项，就获取详细的操作指南和说明。

TextIn产品支持很多种识别，以及格式转换等。点击体验中心可以体验更多功能，这些功能都有新客专享免费活动哦！

TextIn产品优势

使用了这么久的产品，接下来我总结一下TextIn这款产品的优势优势所在：

• 高精度识别：TextIn产品采用先进的深度学习技术，具备高精度的识别能力，能够准确识别各种复杂场景下的文档内容。
• 丰富的识别类型：TextIn产品支持多种类型的文档识别，包括通用文字、表格、印章等，满足用户多样化的需求。
• 灵活可定制：TextIn产品提供灵活的API接口和SDK，方便用户根据自身需求进行定制开发。
• 安全可靠：TextIn产品采用严格的数据加密和权限控制机制，确保用户数据的安全性和隐私性。

TextIn解决难题

合合信息TextIn产品在文档解析和版面分析领域展现出了卓越的性能。同时，开发人员也遇到，解决了很多难题，并且为难题提出了众多解决方案。接下来我们一起深度剖析下！

版面分析Layout-engine框架

Layout-engine版面分析算法框架是合合信息公司针对TextIn产品文档图像版面分析任务而开发的一套高效、准确的解决方案。

在Layout-engine版面分析算法框架中，采用了多种先进的技术和算法，包括图像预处理、特征提取、分类识别、后处理等众多步骤。

具体来说，首先通过对文档图像进行去噪、增强等预处理操作，提高图像质量，为后续的特征提取和识别奠定基础。然后，利用先进的特征提取算法，从文档图像中提取出各种版面元素（比如文字、表格、图片等）的特征信息。接着，通过分类识别算法，将提取出的特征信息进行分类和识别，确定各种版面元素的位置、大小、类型等属性。最后，通过后处理算法对识别结果进行优化和修正，提高版面分析的准确性和可靠性。

阅读顺序还原

阅读顺序还原是文档和图像识别中的一个重要环节，特别是在处理扫描件、PDF文件或图片形式的文档时。由于这些文档在转换为数字格式时，可能会因为扫描、拍照等过程导致原有的阅读顺序被打乱，给用户的阅读和理解带来困扰。

具体来说，TextIn产品首先会对文档进行整体分析，识别出文档中的各个部分和元素。然后，通过NLP技术理解文档的结构和内容，识别出段落、标题、列表等关键信息。接着，TextIn产品会利用智能算法对文档中的元素进行排序和组合，还原出正确的阅读顺序。

这一过程中，TextIn产品还考虑了多种因素，比如文档的排版格式、文字的大小和位置、图片的位置和关系等。通过对这些因素的综合分析和处理，TextIn产品能够准确地还原出文档的阅读顺序，使得用户可以更加方便地阅读和理解文档内容。

表格还原

TextIn产品能够准确识别图像中表格的结构，包括行数、列数、单元格合并等复杂情况。通过深度学习算法，TextIn产品可以自动适应不同布局和格式的表格，准确地还原其结构。

除了结构外，TextIn产品还能准确地识别表格中的文字内容，包括字体、字号等信息。这使得还原后的表格在内容上与原始表格保持一致，便于用户进行后续编辑和使用。

TextIn产品支持将识别出的表格转换为多种格式，例如Excel、Word、PDF等。这使得用户可以根据需要将表格导入到不同的软件中进行处理和分析。

公式识别

公式识别是一个复杂的任务，因为公式通常包含大量的数学符号、字母、数字和运算符号，并且其结构多变，排版方式也各不相同。传统的OCR技术很难准确地识别和解析这些复杂的公式。

合合信息TextIn产品通过引入先进的深度学习技术和图像处理算法，成功地解决了公式识别这一难题。

首先，对输入的图像进行预处理，包括去噪、二值化、倾斜校正等操作，以提升图像的质量和可识别性，确保后续处理的准确性。

然后，利用深度学习模型对图像中的公式进行特征提取。这些特征涵盖了符号的形状、大小、位置等关键信息，以及它们之间的相对关系，为后续的公式解析提供了丰富的数据基础。

在成功提取到这些特征之后，TextIn产品采用自研的算法来解析公式。这个算法深入分析了特征之间的相对关系和上下文信息，能够精确推断出公式的结构，并将其转化为用户可编辑的数学表达式。

工程性能

普遍认为，理想的PDF解析工具需具备三大关键特性：

1. 快速解析（秒级完成，避免用户等待）
2. 高精度识别（准确还原各类版面元素，特别是表格，避免理解错误）
3. 良好的兼容性（支持多种PDF编码格式，避免乱码或内容丢失）。

速度——长文档秒级处理

对于合合信息的TextIn文档解析产品，在速度方面表现如何呢？

这里我领取了TextIn通用文档解析套餐，并且准备了一个200页的PDF文件，同时将其分成两个100页的PDF文件，准备对其进行测试。

基于网络良好的情况下，我做了多次长文档测试：

在速度方面，和官方文档的耗时大差不差。通过接口限定其调用页面数，耗时结果如下（不同网络状态耗时可能不同）：

类型	页数	测试1耗时（秒）	测试2耗时（秒）
电子档PDF	100	5.849	6.081
电子档PDF	200	12.374	11.013

同时，除了长文档的测试外，测试不同尺寸的单张图片耗时结果如下（不同网络状态耗时可能不同）：

最大尺寸边	512px	1600px	3000px
耗时（毫秒）	413.26	588.14	796.89

由此可见，TextIn能够迅速而准确地完成任务，通常在秒级时间内即可完成，极大地减少了用户的等待时间，提升了工作效率。由此可得，合合信息的TextIn文档解析产品在解析不同文档时展现出了令人瞩目的性能。

这一成绩不仅在同行业中处于领先地位，更是为用户带来了前所未有的便捷体验。

精度与兼容性

为了直观展示使用合合信息TextIn文档解析能力的效果，我做了市面上多种解析工具解析PDF数据的实验。

结果却发现，当PDF中的数据较少时，市面上的某些文档解析产品还能准确地识别出PDF中的数据；一旦PDF中的数据庞大时，会出现数据解析缺失（仅解析前几页）甚至文件过大解析时间过长导致无法解析的情况。

将数百页的PDF放到市面上的某些文档解析产品上，花了一小时的时间都没有解析出来，多尝试了几遍发现，解析出来的内容不全面，不完全准确，而合合信息TextIn产品解析的又快又准：

对于我们开发者而言，尝试基于开源的PDF解析工具或OCR方案来搭建PDF解析服务时，往往会深感文档处理的复杂性。无论是公式识别的精度不足、版面布局的识别困难，还是不断维护兼容各种奇怪格式的规则，都会极大地增加我们的工作负担。

而合合信息则致力于简化这一过程，通过高效的文档处理技术，帮助我们节省大量时间和精力。这样，我们就可以更专注于打造产品的核心竞争力，实现更大的价值。

文章小结

写到这里，我更加相信随着企业数字化转型的加速，TextIn一定会在文档解析领域发挥更加重要的作用。无论是大型企业还是中小型企业，TextIn都能为其提供强大且灵活的解决方案，助力企业高效处理各类文档，提升工作效率和用户体验。

最后，博主诚挚地邀请大家一起体验TextIn产品为我们带来的便利之处！点击【免费体验】，即可在线使用，感受TextIn为我们带来的文档解析新体验！