Optimierung der Erkennungsgenauigkeit von Formeln
SmolDocling bietet folgende Erweiterungslösungen für die Herausforderungen der Formelerkennung in der wissenschaftlichen Literatur:
- Vorverarbeitungsstufe der Eingabe1) Stellen Sie sicher, dass die Scanauflösung ≥300 dpi beträgt. 2) Verwenden Sie den
PillowDie Bibliothek wurde einer Graustufenverbesserung unterzogen (image.convert("L")) 3) Winkelkorrektur für schiefe Dokumente mit OpenCV first - Modellspezifische Optimierung1) Eingebauter LaTeX-Syntax-Konverter 2) Übernahme des Symbol-Attention-Mechanismus zur Verbesserung der Operator-Erkennungsrate 3) Unterstützung des Segment-Erkennungsmodus und Durchführung von hierarchischem Parsing für komplexe Formeln.
- Wiederaufbereitungstechniken:: 1) von
docling_core(in Form eines Nominalausdrucks)post_process_formula()Methode, um die symbolische Integrität zu prüfen 2) fügen Sie dieverbose=2Parameter zeigen Identifikationssicherheit 3) Verwendung für mehrzeilige Formeln\begin{equation}Umweltpaket
Typische Fehler, die es zu vermeiden gilt: 1) Vermeiden Sie es, spiegelnde Papierdokumente zu fotografieren 2) Bei handschriftlichen Formeln ist darauf zu achten, dass die Abstände zwischen den Zeichen > 3mm sind 3) Bei Matrixformeln empfiehlt es sich, einen separaten Screenshot zu erstellen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSmolDocling: ein visuelles Sprachmodell für die effiziente Verarbeitung von Dokumenten in einem kleinen VolumenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Genauigkeit der Erkennung mathematischer Formeln in gescannten Dokumenten verbessern?
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