历史文档智能解析方案
针对档案数字化中的特殊难点，建议采用组合策略：
- 双模型切换：对清晰度较差的文档先用LightGBM模型快速定位关键区域（
fast=true参数），再针对重点页面使用VGT视觉模型精细分析 - Reading order optimization：工具内置Poppler引擎确定基础顺序，并通过元素类型智能调整：页眉→正文→页脚/脚注，图片等非文本元素就近关联文字顺序
- 可视化校验：生成标注PDF（
/visualize接口）人工复核，典型命令curl -X POST -F 'file=@archive.pdf' localhost:5060/visualize --output checked.pdf
特殊场景处理：
- 泛黄页面需先通过图像处理软件调整对比度
- 竖排文字目前需额外开发定制解析模块
- 印章等干扰元素可通过后期处理脚本过滤
- 建议分批次处理，单次不超过50页以保证稳定性
This answer comes from the articleAutomatically parse PDF content and extract text and tables of open source servicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How to overcome layout recognition challenges in digitizing old archives?
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