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AI數字人系統PDF Document Layout Analysis：基于Docker的PDF文檔布局分析和PDF OCR服務
PDF Document Layout Analysis是什么？
PDF Document Layout Analysis 是一個基于 Docker 的服務，用于分析 PDF 文檔的布局。它能夠對 PDF 頁面的不同部分進行分割和分類，能準確自動識別 PDF 頁面中的文本、標題、圖片、表格等元素，并確定這些元素的正確順序。
PDF Document Layout Analysis功能特征
1. OCR 功能
多語言支持：支持多種語言的 OCR 功能，用戶可以通過指定語言參數來處理不同語言的 PDF 文檔。
文本提取：將 PDF 中的圖像或不可搜索的文本轉換為可搜索的文本格式，便于后續處理和分析。
2. 頁面分割和分類
識別多種元素：能夠識別和分類 PDF 頁面中的多種元素：
文本：普通文本內容。
標題：文檔的標題和小標題。
圖片：頁面中的圖像。
表格：表格內容。
公式：數學公式，支持 LaTeX 格式輸出。
列表項：有序或無序的列表。
頁眉和頁腳：頁面的頁眉和頁腳。
腳注：文檔中的腳注。
其他：如圖片說明、表格標題等。
精確分類：使用先進的視覺模型（如 Vision Grid Transformer - VGT）和機器學習模型（如 LightGBM），確保高精度的分類結果。
3. 元素排序
邏輯順序：根據頁面布局和元素類型，自動確定元素的邏輯順序，確保輸出結果符合文檔的閱讀順序。
自定義排序規則：結合 Poppler 的初始閱讀順序和段落類型，對元素進行排序，確保輸出的邏輯性和連貫性。
4. 可視化輸出
可視化 PDF：支持將分析結果可視化為新的 PDF 文件，用戶可以直觀地查看分割和分類的結果。
標注功能：在可視化輸出中，不同類型的元素會以不同的顏色或樣式進行標注，便于區分。
5. 表格和公式提取
表格提取：支持將表格提取為多種格式，如 Markdown、LaTeX 或 HTML，便于進一步處理和分析。
公式提取：公式以 LaTeX 格式輸出，方便在學術和工程文檔中使用。
PDF Document Layout Analysis應用場景
學術研究：從研究論文中提取和組織文本、圖表、表格和參考文獻，便于文獻綜述和數據分析。
法律文檔分析：分析和結構化法律文件、合同和案例文件。
商業報告：自動化提取財務數據、圖表和關鍵指標，便于生成見解和摘要。
檔案和數字化：數字化和分類歷史文檔、手稿和檔案，以易于搜索的格式保存。
出版和媒體：組織和格式化手稿、文章和報告的內容，確保一致性和質量。
快速開始
運行服務：支持 GPU 和非 GPU 模式。
OCR 功能：支持多種語言，通過 curl 命令調用。
獲取分割結果：通過 curl 命令發送 PDF 文件，獲取分割后的結果。
停止服務：提供停止服務器的命令。
依賴和要求
Docker Desktop：需要安裝 Docker Desktop 4.25.0 或更高版本。
GPU 支持：如果需要 GPU 加速，需要安裝相應的 GPU 支持軟件。
硬件要求：至少需要 2 GB 內存，如果使用 GPU，需要 5 GB GPU 內存。
模型
視覺模型（Vision Grid Transformer - VGT）：默認模型，由阿里巴巴研究團隊訓練，支持更復雜的布局分析，但需要更多資源。
LightGBM 模型：非視覺模型，使用 Poppler 提取的 XML 信息進行分類和分割，速度更快，資源占用更少。
數據
訓練數據：使用 DocLayNet 數據集，包含 11 種類別，如標題、腳注、公式、列表項等。
使用方法
基本命令：通過 curl 命令發送 PDF 文件，選擇使用視覺模型或非視覺模型。
可視化輸出：支持將分析結果可視化為 PDF 文件。
表格和公式提取：支持將表格和公式以不同格式（如 LaTeX、Markdown）提取。
輸出順序
排序規則：基于 Poppler 的初始閱讀順序和段落類型進行排序，確保輸出的邏輯順序。
性能和速度
性能：VGT 模型在 PubLayNet 數據集上的表現優異，平均準確率超過 96%。
速度：非視覺模型在 CPU 上每頁處理速度為 0.42 秒，視覺模型在 GPU 上為 1.75 秒，在 CPU 上為 13.5 秒。
相關鏈接
GitHub：https://github.com/huridocs/pdf-document-layout-analysis
DockerHub：https://hub.docker.com/r/huridocs/pdf-document-layout-analysis
