在数字化时代，PDF文档已成为信息存储和传输的重要格式。随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何从PDF文档中高效、准确地抽取信息，成为了一个热门的研究方向。本文将深入探讨PDF内容抽取技术，以及如何利用大模型轻松抽取智慧宝藏。
一、PDF内容抽取技术概述
PDF内容抽取是指从PDF文档中提取文本、表格、图像、公式等结构化信息的过程。这一过程通常包括以下几个步骤：
- 布局检测：使用LayoutLMv3模型进行区域检测，识别图像、表格、标题、文本等元素。
- 公式检测：使用YOLOv8进行公式检测，包含行内公式和行间公式。
- 公式识别：使用UniMERNet进行公式识别。
- 光学字符识别（OCR）：使用PaddleOCR进行文本识别。
- 内容采集与标注：针对不同类型的PDF文档，采集多样性数据进行标注和训练，以提高检测效果。
二、PDF-Extract-Kit：开源PDF内容抽取工具
PDF-Extract-Kit是一个开源的PDF内容抽取项目，其输出格式如下：
"layoutdets": [
{
"categoryid": 0,
"poly": [136.0, 781.0, 340.0, 781.0, 340.0, 806.0, 136.0, 806.0],
"score": 0.69,
"latex": ''
}
]
其中，categoryid表示类别编号，poly表示元素的坐标，score表示置信度，latex表示公式识别结果。
三、合合信息：PDF解析技术助力财报分析
合合信息通过优化PDF解析技术，实现了PDF文档中非结构化内容的结构化转换，提高了大模型在财报解读中的图表数据提取准确性和版面理解能力。其技术特点如下：
- 多文档元素识别与版面分析：精准识别并处理财报中的段落、公式、页眉页脚等多种元素。
- 复杂场景处理：支持无线表、合并单元格、不规则行距等复杂场景的表格结构还原。
- 版面元素识别与阅读顺序判定：根据PDF文档的布局和格式，推断出人类阅读时的顺序。
四、MinerU：开源PDF解析工具
MinerU是一个开源的PDF解析工具，可以将PDF文档转换为Markdown格式，主要功能包括：
- 支持多种前端模型输入：方便与各种大模型进行集成。
- 删除页眉、页脚、脚注、页码等元素：提高文档的可读性。
- 符合人类阅读：确保提取的信息符合人类阅读习惯。
五、总结
PDF内容抽取技术在大模型应用中具有重要意义。通过结合先进的PDF解析技术和大模型，我们可以轻松地从PDF文档中抽取智慧宝藏，为各行各业提供高效的信息处理解决方案。