Otimização da precisão do reconhecimento de fórmulas
A SmolDocling oferece as seguintes soluções de aprimoramento para os desafios de reconhecimento de fórmulas na literatura acadêmica:
- Estágio de pré-processamento de entrada1) Certifique-se de que a resolução de digitalização seja ≥ 300 dpi. 2) Use a opção
PillowA biblioteca foi submetida ao aprimoramento da escala de cinza (image.convert("L")) 3) Correção de ângulo para documentos inclinados com o OpenCV primeiro - Otimização específica do modelo1) Conversor de sintaxe LaTeX integrado 2) Adota o mecanismo de atenção ao símbolo para melhorar a taxa de reconhecimento do operador 3) Oferece suporte ao modo de reconhecimento de segmentos e executa análise hierárquica para fórmulas complexas.
- Técnicas de reprocessamento:: 1) por
docling_core(usado em uma expressão nominal)post_process_formula()para verificar a integridade simbólica 2) adicionar o métodoverbose=2Os parâmetros mostram a confiança na identificação 3) Uso para fórmulas de várias linhas\begin{equation}pacote ambiental
Prevenção de erros típicos: 1) Evite fotografar documentos em papel reflexivo 2) As fórmulas manuscritas precisam garantir que o espaçamento entre os caracteres seja > 3 mm 3) Recomenda-se que as fórmulas matriciais sejam tratadas com uma captura de tela separada
Essa resposta foi extraída do artigoSmolDocling: um modelo de linguagem visual para o processamento eficiente de documentos em um pequeno volumeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aumentar a precisão do reconhecimento de fórmulas matemáticas em documentos digitalizados?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch