PDF-Extract-Kit开源项目 – 高效提取PDF内容的开源工具箱

PDF-Extract-Kit是一款功能强大的开源工具箱，旨在从复杂多样的PDF文档中高效提取高质量内容。它集成了多种主流模型，包括布局检测、公式检测、公式识别、OCR等核心任务的众多SOTA模型，适用于学术论文、教科书、研究报告和财务报表等多种文档类型。即使在扫描模糊或有水印的情况下，也能保持高鲁棒性。该工具采用模块化设计，用户可通过修改配置文件及少量代码自由组合构建各种应用，并提供全面的PDF评测基准，帮助用户选择最适合自己的模型。

PDF-Extract-Kit的特点:

1. 集成文档解析主流模型，包括布局检测、公式检测、公式识别、OCR等核心任务的众多SOTA模型
2. 在多样性文档下提供高质量解析结果，结合多样性文档标注数据进行模型微调
3. 模块化设计，用户可通过修改配置文件及少量代码自由组合构建各种应用
4. 提供多样性全面的PDF评测基准，帮助用户选择最适合自己的模型
5. PDF布局检测采用LayoutLMv3模型进行区域检测，包括图像、表格、标题、文本等
6. 公式检测上采用YOLOv8，包含行内公式和行间公式
7. 公式识别上采用UniMERNet识别
8. 光学字符识别使用PaddleOCR进行文本识别
9. UniMERNet在公式识别上可以媲美商业软件
10. PaddleOCR对中英文OCR效果优秀

PDF-Extract-Kit的功能:

1. 通过配置文件快速搭建自定义的文档解析应用
2. 使用预训练模型对复杂PDF文档进行高效内容提取
3. 利用评测基准对不同模型进行性能比较和选择
4. 在各种文档类型中进行布局和公式的精准识别
5. 提取学术论文中的文本和公式
6. 识别教科书中的图表和插图
7. 处理研究报告中的复杂布局
8. 从财务报表中提取关键数据
9. 用于数据预处理和文档分析
10. 提取学术论文中的文本、公式和表格
11. 处理扫描模糊或有水印的PDF文档
12. 识别教科书中的复杂公式和布局
13. 分析财务报表中的数据和文本
14. 提取研究报告中的关键信息和图表

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