面向机器学习的数据输出能力
Versatile OCR Program在数据处理流程上采用两阶段设计，先将原始文档分解为文本/公式/表格/图表等元素，再通过语义分析生成结构化数据。其输出格式针对AI训练优化：JSON格式包含完整的元素坐标、类型标签和语义上下文；Markdown格式保持学术文档的可读性。典型案例包括将EJU生物试卷中的图表转换为含”显示减数分裂各时期的显微照片”等标注的训练数据，或把数学公式解析为同时包含LaTeX代码和”含三角函数的不等式”描述的双重表征。该工具还支持批量处理，通过–input_dir参数可一次性转换整个研究论文库为结构化数据集。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVOP: OCR-Tool zum Extrahieren komplexer Diagramme und mathematischer FormelnDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 结构化输出功能使VOP成为AI训练数据生成的理想工具
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