听完报告后，回家就体验了一下其中的可视化文档解析前端工具，在这里分享给大家。
在深入探讨TextIn ParseX的实践应用之前，有必要先简单讲解一下文档版面分析与理解的目的。
1.1、文档版面分析
2.1、TextIn ParseX 项目简介
就我个人目前在工作中遇到的各类业务而言，现代文档形式日益多样化，这些文档不仅包含传统的文本格式，还包括PDF、扫描件、手写文本、图片嵌入文本等多种结构，常常掺杂图像、表格、图形等非文本信息。与此同时，文档信息的冗余和噪声过滤也带来了困扰。在实际业务中，文档中关键信息常被大量冗余内容包围，比如广告、页眉页脚、参考文献等无关信息，这些噪声不仅增加了解析难度，还使得信息提取的准确性受到影响。传统的文档扫描和分析工具往往难以适用。
- 多种扫描内容支持：能够有效处理各类图片和扫描文档，包括手机照片和截屏等。
- 多语言兼容性：支持简体中文、繁体中文、英文以及多种主流语言。
- 卓越的表格识别能力：能够准确识别各种格式的表格，包括有线表格、无线表格和密集表格，并支持合并单元格的识别与还原。
- 准确的阅读顺序还原：理解并还原文档的结构和元素排列，确保阅读顺序的准确性，适合多栏布局的学术论文、年报、业务报告、数据调研等。
- 自研文档树引擎：从语义层面提取段落的embedding值，预测标题层级关系，通过构造文档树提升检索和信息召回的效果。
2.2、下载代码与安装环境
目前合合信息团队已经将TextIn ParseX 项目开源，我们可以首先进入TextIn ParseX 项目github仓库：
项目结构是一个典型的React项目结构，其中layouts/为页面框架组件，定义页面的整体布局，modules/存储应用的状态管理逻辑，pages/为页面组件，service/则为接口服务，主要用于封装与后端API的交互逻辑。
其次在终端输入安装yarn包管理器，安装完后可以输入yarn -v，如果出现版本号则说明已经成功安装：
显示以上则说明已成功安装对应依赖环境。下载好代码和安装好环境后，在终端输入命令yarn start即可启动项目：
打开网页，输入url地址127.0.0.1:10007即可进入项目。
2.3、项目配置
2.4、TextIn ParseX功能测评
点击左侧上传需要扫描的PDF文件，即可看到解析目录、pdf对照以及最终的解析结果如下：
值得注意的是，TextIn ParseX对于复杂表格和数学公式的解析能力也颇为出色。在处理复杂表格时，其能够识别表格的行列结构，并准确提取每个单元格的内容。对于数学公式的解析，ParseX能够理解并渲染各种数学表达式，使得公式的展示更加规范和清晰。
在解析结果的右侧，我们可以通过点击相应的画框，快速跳转到对应的解析结果，反之，也可以在解析结果中点击具体的内容，这样系统会自动跳转回原文的相关位置。
除此之外，“百宝箱”还提供了向量化模型acge_text_embedding模型（简称“acge模型”）和文档解析测评工具markdown_tester。
其中acge_text_embedding模型是一种高精度的文本向量化模型，它将海量的文本数据转化向量，使得计算机能够高效地计算文本之间的相似性。
相比于传统的预训练或微调垂直领域模型，acge模型支持在不同场景下构建通用分类模型、提升长文档信息抽取精度，且应用成本相对较低，可帮助大模型在多个行业中快速创造价值，为构建新质生产力提供强有力的技术支持。
总的来讲，智能文档处理“百宝箱”通过细分数据处理任务，有效解决了各类文档解析与知识管理的难点问题，在知识库开发、智能文档抽取、大模型预训练语料与数据治理快速入库、文档翻译等多个专业场景中展现出了广泛的应用潜力。
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