SmolDocling verfügt über eine professionelle, zusammengesetzte Dokumentenverarbeitung und kann sechs Kategorien von Dokumentenelementen genau identifizieren und konvertieren: zunächst die OCR-Textextraktion, um die Erkennung von 187 Sprachen zu unterstützen; seine Layout-Erkennungs-Engine kann die ursprüngliche typografische Struktur des Dokuments wiederherstellen; für technische Dokumente können einzigartige Code-Blöcke mit vollständiger Einrückung und Syntax-Markup beibehalten werden; komplexe mathematische LaTeX-Formeln können in das standardisierte MathML-Format konvertiert werden; Diagrammverarbeitung mit Vektor-Parsing-Technologie, um Datenpunkte zu extrahieren; Tabellenerkennung durch adaptive Algorithmen, um die Zeilen-Spalten-Beziehung zu erhalten. MathML-standardisierte Formatierung; Vektor-Parsing-Technologie zur Extraktion von Datenpunkten für die Diagrammbearbeitung; und adaptive Algorithmen zur Aufrechterhaltung der Zeilen-Spalten-Beziehung für die Tabellenerkennung. Diese Funktionen sind in einen einheitlichen Verarbeitungsablauf integriert, der strukturierte Ergebnisse über die patentierte DocTags-Auszeichnungssprache ausgibt.
Technische Tests zeigen, dass das Modell A4-Dokumente in einer durchschnittlichen Zeit von 3,2 Sekunden (GPU-Umgebung) verarbeitet und die Erkennungsgenauigkeit das Niveau von 90% professioneller Dokumentenverarbeitungssoftware erreicht. Insbesondere bei der Erkennung von Codes übertrifft die Fähigkeit, die Formatintegrität beizubehalten, die herkömmlicher OCR-Tools um mehr als 40%. Diese multimodale Verarbeitungsfähigkeit macht sie zur bevorzugten Lösung für die Digitalisierung technischer Dokumente.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSmolDocling: ein visuelles Sprachmodell für die effiziente Verarbeitung von Dokumenten in einem kleinen VolumenDie
