从PDF提取公式与表格：结合Nougat视觉模型与OCR的混合解析流水线 大家好，今天我们要探讨一个在信息提取领域非常重要且具有挑战性的课题：如何从PDF文档中准确、高效地提取公式和表格。PDF作为一种通用的文档格式，广泛应用于学术论文、技术报告、财务报表等领域，其中包含大量结构化的数据和复杂的数学表达式。然而，直接从PDF中提取这些信息并非易事，传统的OCR技术在处理复杂布局、低质量扫描件以及公式识别方面存在诸多局限。 为了解决这些问题，我们将介绍一种结合Nougat视觉模型与OCR的混合解析流水线，利用深度学习的强大能力，显著提升公式和表格的提取精度。 一、问题分析与技术选型 首先，我们需要明确PDF文档中公式和表格提取所面临的挑战： 布局复杂性： PDF文档的布局千变万化，表格可能跨页、合并单元格，公式可能嵌入在文本中或独立成行。 扫描质量： 扫描的PDF文档可能存在倾斜、模糊、噪声等问题，影响OCR的识别精度。 公式识别难度： 数学公式包含大量的特殊符号、上下标、分式等，传统的OCR引擎难以准确识别。 表格结构识别： 准确识别表格的行、列、单元格，以及单元格之间的关系，是提取表 …