monkeyocr 是由华中科技大学与金山办公（kingsoft office）联合开发的一种文档解析模型，能够将非结构化文档内容高效转换为结构化信息。通过精准的布局分析、内容识别和逻辑排序技术，该模型显著提升了文档解析的准确率和效率。相比传统方法，monkeyocr 在处理包含公式和表格等复杂内容的文档时表现更为优异，平均性能提升5.1%，其中公式解析提升了15.0%，表格解析提升了8.6%。此外，它在多页文档处理速度方面也表现出色，每秒可处理0.84页，远超其他同类工具。该模型支持包括学术论文、教科书和报纸在内的多种文档类型，并具备多语言支持能力，为文档的数字化与自动化处理提供了强有力的支持。
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主要功能
- 文档解析与结构化：能将PDF、图像等多种格式文档中的非结构化内容（如文本、表格、公式、图像等）转化为机器可读的结构化数据。
- 多语言支持：涵盖中文与英文等多种语言。
- 高效处理复杂文档：擅长解析含有公式、表格及多栏布局等复杂元素的文档。
- 快速处理多页文档：处理速度高达每秒0.84页，明显优于其他工具（例如MinerU每秒0.65页，Qwen2.5-VL-7B每秒0.12页）。
- 灵活部署与扩展性：可在单个NVIDIA 3090 GPU上高效运行，满足不同规模的应用需求。
技术原理
- 结构-识别-关系（SRR）三元组范式：采用基于YOLO的文档布局检测器，识别文档中的关键元素（如文本块、表格、公式、图像等）的位置与类别；通过大型多模态模型（LMM）对每个区域进行端到端的内容识别，确保高精度；并利用块级阅读顺序预测机制确定元素间的逻辑关系，重建文档语义结构。
- MonkeyDoc数据集：这是目前最全面的文档解析数据集之一，包含390万个实例，覆盖中英文十多种文档类型。数据集通过多阶段构建流程生成，结合手动标注、程序合成和模型驱动的自动标注方式，用于训练和评估MonkeyOCR，确保其在多样化的文档场景下具有良好的泛化能力。
- 模型优化与部署：使用AdamW优化器与余弦学习率调度策略，在大规模数据集基础上进行训练，以实现精度与效率的平衡。借助LMDeploy工具，MonkeyOCR 可在单个NVIDIA 3090 GPU上实现高效的推理与部署。
项目地址
- GitHub仓库：https://www.php.cn/link/3fde502aa65e2ce159a2a255ac96f632
- HuggingFace模型库：https://www.php.cn/link/4e59c5d1cdd26cf09c95106c59ddfa9e
- arXiv技术论文：https://www.php.cn/link/ea9c39a35857068756c18d8a47ac9c33
- 在线体验Demo：https://www.php.cn/link/9ff9f36ae38969dcf2b80b93bab62fea
应用场景
- 自动化业务流程：适用于企业内部合同、报表、发票等文档的自动处理，实现数据提取与结构化，提高工作效率，减少人工操作。
- 数字存档：帮助图书馆、档案馆等机构将纸质文档转为数字形式，便于长期保存与检索。
- 智能教育：可用于教材、试卷、学术论文等内容的解析，提取后用于在线学习平台或教学资源库建设。
- 医疗记录管理：协助医院对病历、检查报告等医疗文件进行解析，提取关键信息整合至电子病历系统，提升数据管理效率。
- 学术研究：助力科研人员从大量文献中提取关键数据，辅助进行文献综述和数据分析。
