模型训练数据-MinerU一款Pdf转Markdown软件

本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
简介: MinerU是由上海人工智能实验室OpenDataLab团队开发的开源智能数据提取工具,专长于复杂PDF文档的高效解析与提取。它能够将含有图片、公式、表格等多模态内容的PDF文档转化为Markdown格式,同时支持从网页和电子书中提取内容,显著提升了AI语料准备的效率。MinerU具备高精度的PDF模型解析工具链,能自动识别乱码,保留文档结构,并将公式转换为LaTeX格式,广泛适用于学术、财务、法律等领域。

视频说明:https://www.bilibili.com/video/BV1ZMqVYvERW/

简介:

MinerU是什么

MinerU是上海人工智能实验室OpenDataLab团队推出的开源智能数据提取工具,专注于复杂PDF文档的高效解析与提取。MinerU能将包含图片、公式、表格等元素的多模态PDF文档转化为易于分析的Markdown格式,支持从网页和电子书中提取内容,提高AI语料准备效率。MinerU具备高精度的PDF模型解析工具链,支持多种输入模型,自动识别乱码,保留文档结构,转换公式为LaTex,适用于学术、财务、法律等多个领域,支持CPU和GPU,兼容Windows/Linux/Mac平台,性能卓越。

https://opendatalab.com/OpenSourceTools/Extractor/PDF

MinerU的主要功能

  • PDF到Markdown转换:将包含多种内容类型的PDF文档转换为结构化的Markdown格式,便于进一步的编辑和分析。
  • 多模态内容处理:能识别和处理PDF中的图像、公式、表格和文本等多种内容。
  • 结构和格式保留:在转换过程中,保留原始文档的结构和格式,如标题、段落和列表。
  • 公式识别与转换:特别针对数学公式,能识别并转换成LaTeX格式,方便学术交流和技术文档使用。
  • 干扰元素去除:自动删除页眉、页脚、脚注和页码等非内容元素,净化文档信息。
  • 乱码识别与处理:自动识别并纠正PDF文档中的乱码,提高信息提取的准确性。
  • 高质量解析工具链:集成了先进的PDF解析工具,包括布局检测、公式检测和光学字符识别(OCR),确保提取结果的高准确度。

MinerU的技术原理

  • PDF文档分类预处理:在处理PDF文档之前,MinerU首先对文档进行分类,识别其类型(如文本型、图层型或扫描版PDF),并进行相应的预处理,例如检测乱码和识别是否为扫描文档。
  • 模型解析与内容提取
    • 布局检测:使用基于深度学习的模型,如LayoutLMv3,进行区域检测,识别文档中的图像、表格、标题和文本等不同区域。
    • 公式检测:利用基于YOLOv8的自研模型来识别文档中的数学公式,区分行内公式和行间公式。
    • 公式识别:通过自研的UniMERNet模型来识别和解析数学公式,将它们转换成LaTeX格式。
    • 光学字符识别(OCR):使用PaddleOCR等OCR技术来识别文档中的文本内容。
  • 管线处理:将模型解析得到的数据输入到处理管线中,进行后处理,包括:
    • 确定块级别的顺序。
    • 删除无用元素。
    • 根据版面进行内容排序和拼装,以保证正文的流畅性。
    • 进行坐标修复、高iou处理、图片和表格描述合并、公式替换、图标转储、Layout排序等操作。
  • 多种格式输出:处理后的文档信息可以转换为统一的中间态格式(middle-json),并根据需求输出为不同的格式,如Layout、Span、Markdown或Content list等。
  • PDF提取结果质检:使用人工标注的PDF自测评测集对整个流程进行检测,确保提取效果的优化。使用可视化质检工具进行人工质检与标注,反馈给模型训练,进一步提升模型能力。

MinerU的项目地址

MinerU的应用场景

  • 学术研究:研究人员可从学术论文和期刊中提取关键信息,包括文本、公式和图表,支持文献综述和数据分析。
  • 法律文档处理:法律专业人士可用MinerU从合同、法律意见书和其他法律文件中提取条款和证据,提高工作效率。
  • 技术文档管理:工程师和技术作者可从技术手册和产品文档中提取技术规格和操作步骤,便于知识管理和技术传播。
  • 知识管理和信息检索:企业和组织可以用MinerU从内部文档库中提取信息,构建知识库,提高信息检索的效率。
  • 数据挖掘和自然语言处理(NLP):数据科学家和NLP研究人员可用MinerU提取的数据来训练和优化机器学习模型。

部署使用:
官方说明地址:

https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master/README_zh-CN.md

conda create -n MinerU python=3.10
conda activate MinerU
pip install -U magic-pdf[full] --extra-index-url https://wheels.myhloli.com -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

从 ModelScope 下载模型(国内直接模搭上下吧)

使用python脚本 从ModelScope下载模型文件

pip install modelscope
wget https://gitee.com/myhloli/MinerU/raw/master/scripts/download_models.py -O download_models.py
python download_models.py

python脚本会自动下载模型文件并配置好配置文件中的模型目录

配置文件可以在用户目录中找到,文件名为magic-pdf.json

windows的用户目录为 "C:\Users\用户名", linux用户目录为 "/home/用户名", macOS用户目录为 "/Users/用户名"

命令行执行:

https://mineru.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guide/quick_start/command_line.html

示例:

magic-pdf -p 44_宏光MINI_EV_instruction.pdf -o output -m auto

使用过程中的一些异常:

1.个别文档会遇到这总叠词,需要自己手动处理一下

2.pdf的水印问题导致文档解析失败

一些水印情况会导致失败,只能是处理完水印再重新处理文档

目录
相关文章
|
7天前
|
人工智能 文字识别 自然语言处理
Vision Parse:开源的 PDF 转 Markdown 工具,结合视觉语言模型和 OCR,识别文本和表格并保持原格式
Vision Parse 是一款开源的 PDF 转 Markdown 工具,基于视觉语言模型,能够智能识别和提取 PDF 中的文本和表格,并保持原有格式和结构。
55 19
Vision Parse:开源的 PDF 转 Markdown 工具,结合视觉语言模型和 OCR,识别文本和表格并保持原格式
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
Diff-Instruct:指导任意生成模型训练的通用框架,无需额外训练数据即可提升生成质量
Diff-Instruct 是一种从预训练扩散模型中迁移知识的通用框架,通过最小化积分Kullback-Leibler散度,指导其他生成模型的训练,提升生成性能。
28 11
Diff-Instruct:指导任意生成模型训练的通用框架,无需额外训练数据即可提升生成质量
|
15天前
|
人工智能 JSON Linux
利用阿里云GPU加速服务器实现pdf转换为markdown格式
随着AI模型的发展,GPU需求日益增长,尤其是个人学习和研究。直接购置硬件成本高且更新快,建议选择阿里云等提供的GPU加速型服务器。
利用阿里云GPU加速服务器实现pdf转换为markdown格式
|
1天前
|
人工智能 Kubernetes Cloud Native
跨越鸿沟:PAI-DSW 支持动态数据挂载新体验
本文讲述了如何在 PAI-DSW 中集成和利用 Fluid 框架,以及通过动态挂载技术实现 OSS 等存储介质上数据集的快速接入和管理。通过案例演示,进一步展示了动态挂载功能的实际应用效果和优势。
|
2月前
|
存储 安全 关系型数据库
Blossom:开源私有部署的markdown笔记软件
Blossom 是一款功能强大的开源笔记软件,支持私有部署,可将笔记、图片、个人计划等数据保存在自己的服务器中,并实现实时同步。它还具备动态博客功能,方便记录和分享内容。Blossom 支持多种设备,提供完善的文件管理、快速迁移和丰富的附加功能,是个人知识管理和博客展示的理想选择。
111 7
Blossom:开源私有部署的markdown笔记软件
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据处理
谷歌提出视觉记忆方法,让大模型训练数据更灵活
谷歌研究人员提出了一种名为“视觉记忆”的方法,结合了深度神经网络的表示能力和数据库的灵活性。该方法将图像分类任务分为图像相似性和搜索两部分,支持灵活添加和删除数据、可解释的决策机制以及大规模数据处理能力。实验结果显示,该方法在多个数据集上取得了优异的性能,如在ImageNet上实现88.5%的top-1准确率。尽管有依赖预训练模型等限制,但视觉记忆为深度学习提供了新的思路。
41 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
揭秘机器学习背后的神秘力量:如何高效收集数据,让AI更懂你?
【10月更文挑战第12天】在数据驱动的时代,机器学习广泛应用,从智能推荐到自动驾驶。本文以电商平台个性化推荐系统为例,探讨数据收集方法,包括明确数据需求、选择数据来源、编写代码自动化收集、数据清洗与预处理及特征工程,最终完成数据的训练集和测试集划分,为模型训练奠定基础。
88 3
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
“探秘机器学习的幕后英雄:梯度下降——如何在数据的海洋中寻找那枚失落的钥匙?”
【10月更文挑战第11天】梯度下降是机器学习和深度学习中的核心优化算法,用于最小化损失函数,找到最优参数。通过计算损失函数的梯度,算法沿着负梯度方向更新参数,逐步逼近最小值。常见的变种包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降,各有优缺点。示例代码展示了如何用Python和NumPy实现简单的线性回归模型训练。掌握梯度下降有助于深入理解模型优化机制。
43 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
探索机器学习:从数据到决策
【9月更文挑战第18天】在这篇文章中,我们将一起踏上一段激动人心的旅程,穿越机器学习的世界。我们将探讨如何通过收集和处理数据,利用算法的力量来预测未来的趋势,并做出更加明智的决策。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的视角和思考方式。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
EM算法对人脸数据降维(机器学习作业06)
本文介绍了使用EM算法对人脸数据进行降维的机器学习作业。首先通过加载ORL人脸数据库,然后分别应用SVD_PCA、MLE_PCA及EM_PCA三种方法实现数据降维,并输出降维后的数据形状。此作业展示了不同PCA变种在人脸数据处理中的应用效果。
45 0

热门文章

最新文章

相关产品

  • 人工智能平台 PAI