Für die OCR-Erkennung komplexer Dokumente (z.B. akademische Arbeiten, Verträge, etc.) bietet AI Express folgende Optimierungslösungen an:
- Bevorzugtes MinerU-ModellDas Modell erkennt Tabellen/Formeln mit einer Genauigkeit von 95%, verfügt über einen eingebauten akademischen Thesaurus und unterstützt mehrspaltiges typografisches Parsing
- Vorverarbeitung von DokumentenAchten Sie darauf, dass die PDF-/Bildauflösung ≥ 300 dpi ist und der Hintergrund weniger stört; bei Dateien von mehr als 50 MB wird eine getrennte Verarbeitung empfohlen.
- ModellvergleichstestRegistrierte Benutzer können PP-StructureV3 (gut für die Erstellung von Diagrammen) und Dolphin (multimodale Analyse) gleichzeitig ausführen, um die Ergebnisse zu vergleichen.
- Mechanismus der nachträglichen KontrolleDie ursprüngliche Text-Ergebnis-Kontrollfunktion des Systems verwenden, um vor allem die Einbeziehung ungewöhnlicher mathematischer Symbole/Tabellengrenzen zu überprüfen.
- API-Optimierungslösung: Der Entwickler kann eine neue Datei hinzufügen, indem er an
?post_process=trueParameter Aktivieren des intelligenten Korrekturalgorithmus
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAI Fast Station: ein Tool zum Parsen von Dokumenten für den Vergleich von OCR-Modellen mit einem KlickDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Praktische Möglichkeiten zur Verbesserung der Genauigkeit der OCR-Erkennung von komplexen Dokumenten
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