隨着全球數字化進程的加速，非結構化數據量呈現爆炸式增長，從紙質文檔到電子文件的轉變不僅意味着信息存儲方式的革新，更標誌着舊數據被賦予了新的生命力。文檔智能技術的發展使得大量以傳統形式保存的信息資源能夠“活化”再利用，這些技術將圖像、手寫筆記等非結構化數據轉化為計算機可處理和理解的結構化格式，從而極大地拓展了數據的應用場景。得益於深度學習算法的進步，文檔解析技術在文檔數字化、票據自動化處理、筆跡錄入等多個領域取得了顯著成就。例如，在金融行業，智能文檔處理系統可以快速準確地識別並提取票據中的關鍵信息，大大提高了工作效率；在歷史文獻保護方面，先進的文檔分析工具能夠幫助學者們解讀古老文本，為文化傳承貢獻力量。文檔智能技術正以其高效便捷的特點，成為推動各行業數字化轉型的重要力量。
文檔解析的主要研究問題
文檔解析作為連接非結構化數據與計算機理解的關鍵橋樑，主要研究的技術問題涵蓋了圖像預處理、版面分析、內容識別（文本識別、圖形符號識別）和語義分析/信息抽取。每一個環節都是實現從圖像到結構化數據轉換不可或缺的一部分。研究任務如表格所示[1]：
文檔解析技術的演進
概念階段（1920年代）：OCR概念萌芽時期，德國科學家Tausheck提出首個基於光學字符識別的專利，成為現代OCR技術的雛形。
第一階段（1950-1970）：在計算機模式識別和人工智能領域剛剛起步時，文檔解析集中在探索字符識別的方法。此階段形成了統計模式識別理論框架，並開發了多種單字識別技術，包括印刷字符和手寫字符。商用OCR機器開始出現，推動了早期文字識別的應用實踐[2]。
第二階段（1980-2000）：進入80年代後，研究重點轉向了包含更多元素的文檔，能夠處理簡單結構文檔。手寫字符識別成為熱點，提出了許多創新算法，如非線性歸一化、方向直方圖特徵等[3]。同時，詞識別和字符串識別也開始受到重視，HMM逐漸成為西方語言字符串識別的主流工具。
第三階段（2001-2013）：隨着互聯網和技術的進步，研究對象擴展到了更復雜的版面結構與文檔形式。研究者們嘗試解決諸如文本行識別、自由格式表格和手寫文檔分割等問題，為後來的大規模應用奠定了基礎4。
第四階段（2014-至今）：自2014年起，深度學習方法廣泛應用於文檔解析領域，帶來了前所未有的變革。無論是字符識別、版面分析還是語義信息抽取，性能都得到了質的飛躍。端到端學習方式減少了人工干預，而自監督學習和預訓練模型則進一步增強了系統的泛化能力[6]。
前沿技術研究進展
文檔圖像預處理：當前，文檔圖像預處理的研究主要集中在形變矯正和圖像增強領域。基於深度學習的文檔圖像形變矯正已成為主流方法，通過預測密集形變場或稀疏控制點進行矯正，以適應實際應用中的複雜場景7。圖像形變矯正技術的綜述，詳見我們此前的文章：https://mp.weixin.qq.com/s/iArR_gIf5SoZxdAfRPERDw
版面分析：版面分析已經從簡單的幾何分割進化為智能的區域理解和關係建模。基於FCN的實例分割提高了區域區分度[9]，而圖神經網絡則為區域間的關係提供了有效的計算框架10。邏輯版面分析方面，技術能夠更準確地理解文檔的結構和語義信息。
文本識別：文本識別是當前文檔解析技術的核心任務之一。隨着深度學習技術的發展，文本識別的精度和效率不斷提升。特別是基於注意力機制和Transformer等模型的文本識別方法，已經能夠實現對複雜文本圖像的準確識別[12]。
結構化符號和圖形識別：結構化符號和圖形識別同樣受益於深度學習的發展。數學公式、表格和流程圖等內容的識別精度大幅提升，為教育、科研等領域提供了強有力的支持。
TextIn：探索AI時代的文檔智能
在AI時代，LLM為文檔智能帶來了新的機遇，語義信息理解、提取與生成能力在各行各業重塑辦公方式。同時，其發展也對文檔解析的效率、準確性、結構識別能力提出了新的要求。在這樣的背景下，TextIn文檔解析正在多樣化的業務場景中脱穎而出。
版面分析能力
TextIn具備先進的版面分析技術，能夠準確還原複雜掃描文件，無論是多欄文本還是帶有圖表的內容，都能實現清晰穩定的輸出；支持Markdown、Json等多種格式輸出，在LLM時代為下游數據處理提供良好的解析基礎。此外，TextIn對各種字體樣式和PDF編碼格式擁有很好的兼容性，保證了不同來源的文檔都能得到一致且高質量的解析結果。
TextIn文檔解析算法框架
表格解析能力
TextIn擁有出色的表格解析能力，不僅支持有線表，還能精準識別無線表、跨頁表格、合併單元格、密集表格、手寫字符及公式等難點，保障表格信息無損轉換，防止轉換過程中出現數據丟失或變形的問題。表格解析不僅需要正確識別單元格的內容，還要考慮表格的層次結構和佈局，以確保信息的完整性與準確性，也因此成為文檔解析技術發展過程中的重難點。
TextIn表格解析案例
文檔樹引擎
正確的標題文字與層級檢測對解析數據質量有重要的提升作用，對後續數據清洗、大模型語義理解與RAG開發應用場景意義尤為明顯。 TextIn文檔樹引擎能夠針對性提升標題檢測能力。物理版面分析技術支持對目標區塊的檢測與元素識別，並利用標題區塊的高度（即字號）判斷一級、二級、三級、......N級標題。在文檔格式多樣的複雜場景中，文檔樹引擎進一步從語義出發，增強了標題識別率與召回率，保障目錄層級構建的良好表現。
TextIn文檔解析試用鏈接：https://www.textin.com/market/detail/pdf_to_markdown
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Reference
[1] 劉成林,金連文,白翔,et al.文檔智能分析與識別前沿:回顧與展望[J].中國圖象圖形學報, 2023, 28(8):2223-2252.
[2] Mori S, Suen C Y and Yamamoto K. 1992. Historical review of OCR research and development. Proceedings of the IEEE，80(7):1029-1058［DOI: 10.1109/5.156468］
[3] Kimura F, Takashina K, Tsuruoka S and Miyake Y. 1987. Modified quadratic discriminant functions and the application to Chinese character recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-9(1): 149-153 [DOI: 10.1109/TPAMI.1987.4767881]
[4] Zahour A, Taconet B, Mercy P and Ramdane S. 2001. Arabic handwritten text-line extraction//Proceedings of the 6th International Conference on Document Analysis and Recognition. Seattle, USA: IEEE 281-285 [DOI：10.1109/ICDAR.2001.953799]
[5] Jain K, Namboodiri A M and Subrahmonia J. 2001. Structure in on-line documents//Proceedings of the 6th International Conference on Document Analysis and Recognition. Seattle, USA: IEEE: 844-848 [DOI: 10.1109/ICDAR.2001.953906]
[6] Hinton G E, Osindero S and Teh Y W. 2006. A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Computation, 18(7): 1527-1554 [DOI: 10.1162/neco.2006.18.7.1527]
[7] Das S, Ma K, Shu Z X, Samaras D and Shilkrot R. 2019. DewarpNet: single-image document unwarping with stacked 3D and 2D regression networks//Proceedings of 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. Seoul, Korea (South): IEEE: 131-140 [DOI: 10.1109/ICCV.2019.00022]
[8] Xie G W, Yin F, Zhang X Y and Liu C L. 2021. Document dewarping with control points//Proceedings of the 16th International Conference on Document Analysis and Recognition. Lausanne, Switzerland: Springer: 466-480 [DOI: 10.1007/978-3-030-86549-8_30]
[9] Renton G, Soullard Y, Chatelain C, Adam S, Kermorvant C and Paquet T. 2018. Fully convolutional network with dilated convolutions for handwritten text line segmentation. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR), 21(3): 177-186 [DOI: 10.1007/s10032-018-0304-3]
[10] Riba P, Dutta A, Goldmann L, Fornés A, Ramos O and Lladós J. 2019. Table detection in invoice documents by graph neural networks// Proceedings of the 15th International Conference on Document Analysis and Recognition. Sydney, Australia: IEEE: 122-127 [DOI：10.1109/ICDAR.2019.00028]
[11] Li X H, Yin F and Liu C L. 2020. Page segmentation using convolutional neural network and graphical model//Proceedings of the 14th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems. Wuhan, China: Springer: 231-245 [DOI: 10.1007/978-3-030-57058-3_17]
[12] Fang S C, Xie H T, Wang Y X, Mao Z D and Zhang Y D. 2021. Read like humans: autonomous, bidirectional and iterative language modeling for scene text recognition//Proceedings of 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Nashville, USA: IEEE: #702 [DOI: 10.1109/CVPR46437.2021. 00702]
