Recursos de exportação de dados para aprendizado de máquina
O programa de OCR versátil adota um design de dois estágios no fluxo de processamento de dados, primeiro decompondo o documento original em elementos de texto/fórmula/tabela/gráfico e, em seguida, gerando dados estruturados por meio de análise semântica. O formato de saída é otimizado para o treinamento de IA: o formato JSON contém coordenadas completas dos elementos, rótulos de tipos e contexto semântico; o formato Markdown mantém a legibilidade dos documentos acadêmicos. Exemplos típicos incluem a conversão de diagramas de artigos de biologia da EJU em dados de treinamento com anotações como "micrografias mostrando estágios de meiose" ou a análise de fórmulas matemáticas em representações duplas contendo código LaTeX e descrições de "desigualdade com trigonometria". A ferramenta também oferece suporte ao processamento em lote. A ferramenta também oferece suporte ao processamento em lote, com o parâmetro -input_dir convertendo uma biblioteca inteira de artigos de pesquisa em um conjunto de dados estruturado de uma só vez.
Essa resposta foi extraída do artigoVOP: ferramenta de OCR para extração de diagramas complexos e fórmulas matemáticasO
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