Nanonets-OCR-s

Nanonets-OCR-s – Nanonets推出的OCR模型

Nanonets-OCR-s（Nanonets OCR Small）是一款由Nanonets推出的图像转Markdown的OCR模型，能够将图像文档内容转化为结构化的Markdown格式。它不仅能精准提取文本，还能智能识别并处理复杂的文档元素，如LaTeX公式、图像描述、签名、水印、复选框和复杂表格等。

### 什么是 Nanonets-OCR-s？

Nanonets-OCR-s，即Nanonets OCR Small，是Nanonets研发的一款先进的OCR模型。它专为将图像文档内容转换为结构化的Markdown格式而设计。这款模型具备强大的文本提取能力，并能智能识别和处理各种复杂的文档元素，如LaTeX公式、图像描述、签名、水印、复选框和复杂表格等。Nanonets-OCR-s基于深度学习技术，经过海量数据训练，支持多种文档类型，包括学术论文、财务文件和医疗表格等。它输出的Markdown格式内容可以直接被大型语言模型处理，广泛应用于学术、法律、金融和企业等领域，显著提升了文档处理的效率和准确性。

### Nanonets-OCR-s 的核心功能

LaTeX 方程识别： 自动将数学方程式和公式转换为正确的LaTeX语法，包括行内表达式和方程的转换。
智能图像描述： 为文档中的图像添加结构化标签描述，便于大型语言模型理解。它可以描述单个或多个图像（如徽标、图表、图形、二维码等）的内容、风格和上下文，并在<img>标签中生成图像描述，页码则在<page_number>标签中呈现。
签名检测与隔离： 识别并分离文档中的签名，这对于法律和商业文档处理至关重要。模型会在<signature>标签中预测签名文本。
水印提取： 与签名检测类似，模型支持检测并提取文档中的水印文本，预测的水印文本将被放置在<watermark>标签中。
智能复选框处理： 将表单中的复选框和单选按钮转换为标准化的Unicode符号，实现一致的处理。模型在<checkbox>标签中预测复选框的状态。
复杂表格提取： 从文档中提取复杂表格，并将其转换为Markdown和HTML表格。

### Nanonets-OCR-s 的技术原理

视觉-语言模型（VLM）： Nanonets-OCR-s 基于视觉-语言模型（VLM），该模型能够同时理解和处理视觉信息（如图像、表格、图表等）和语言信息（如文本内容）。模型通过联合学习视觉和语言特征，从而更好地理解文档的结构和内容。
数据集构建与训练： 为了训练该模型，Nanonets 构建了包含超过25万页文档的数据集，涵盖了多种文档类型，例如研究论文、财务文件、法律文件、医疗文件、税务表格、收据和发票等。这些文档包含图像、图表、方程、签名、水印、复选框和复杂表格等元素。训练过程分两步进行：首先在合成数据集上训练模型，然后在手动标注的数据集上进行微调。合成数据集提供了大量的训练样本，而手动标注的数据集则提升了模型在真实文档上的表现。
基础模型选择： 选择了Qwen2.5-VL-3B模型作为视觉-语言模型（VLM）的基础模型，并在精心策划的数据集上进行微调，以提高其在文档特定的光学字符识别（OCR）任务中的性能。
智能内容识别与语义标记： Nanonets-OCR-s 能够识别文档中的各种元素，并对其进行语义标记。通过这种方式，模型将非结构化的文档内容转换为结构化、上下文丰富的Markdown格式，为下游任务提供更高质量的输入。
模型优化与调整： 在训练过程中，持续优化模型的参数和结构，以提高其在各种文档类型和场景下的性能。针对不同的功能需求，对模型进行特定的调整和优化，确保其在实际应用中的准确性和可靠性。

### 获取 Nanonets-OCR-s