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chatdoc官方论文发布





作者: NLP前沿 来源: NLP前沿

很久之前调研玩了一下,确实是一个很酷的方向,可以免费体验,通过视觉化布局对pdf结构化解析来强化RAG的效果

https://arxiv.org/pdf/2401.12599.pdf  
https://chatdoc.com/chatdoc/#/upload  

ChatDOC PDF Parser的核心原理包括以下几个关键步骤:

  • 文本定位和识别(OCR):首先,使用光学字符识别(OCR)技术来定位和识别PDF文档中的文本。

  • 物理文档对象检测:识别文档中的各种对象,如段落、表格、图表等。

  • 跨列和跨页修剪:处理文档中的多列布局和跨页内容,确保内容的完整性。

  • 阅读顺序确定:确定文档内容的正确阅读顺序,这对于理解文档结构至关重要。

  • 表格结构识别:识别并保持表格的内部结构,包括合并的单元格和表格标题。

  • 文档逻辑结构识别:理解文档的层次结构,如标题、子标题等。

ChatDOC PDF Parser通过这些步骤将PDF文档解析成结构化的文本块,每个块代表一个表格、段落或其他类型的内容。对于表格,它会输出每个单元格的文本,并标记合并的单元格。此外,对于具有层级标题的文档,它会输出文档的层级结构。解析结果类似于一个组织良好的Word文档,使得大型语言模型能够更容易地理解和处理这些结构化信息。

在RAG框架中,ChatDOC PDF Parser的这些功能对于准确检索相关信息至关重要。通过将文档内容转换为LLM可以处理的结构化形式,ChatDOC PDF Parser能够提高RAG系统在回答专业领域问题时的准确性和完整性。文章通过实证实验展示了ChatDOC PDF Parser在处理PDF文件时的优越性,尤其是在处理表格和复杂文档布局方面

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