随着全球数字化进程的加速，非结构化数据量呈现爆炸式增长，从纸质文档到电子文件的转变不仅意味着信息存储方式的革新，更标志着旧数据被赋予了新的生命力。文档智能技术的发展使得大量以传统形式保存的信息资源能够“活化”再利用，这些技术将图像、手写笔记等非结构化数据转化为计算机可处理和理解的结构化格式，从而极大地拓展了数据的应用场景。得益于深度学习算法的进步，文档解析技术在文档数字化、票据自动化处理、笔迹录入等多个领域取得了显著成就。例如，在金融行业，智能文档处理系统可以快速准确地识别并提取票据中的关键信息，大大提高了工作效率；在历史文献保护方面，先进的文档分析工具能够帮助学者们解读古老文本，为文化传承贡献力量。文档智能技术正以其高效便捷的特点，成为推动各行业数字化转型的重要力量。
文档解析的主要研究问题
文档解析作为连接非结构化数据与计算机理解的关键桥梁，主要研究的技术问题涵盖了图像预处理、版面分析、内容识别（文本识别、图形符号识别）和语义分析/信息抽取。每一个环节都是实现从图像到结构化数据转换不可或缺的一部分。研究任务如表格所示[1]：
文档解析技术的演进
概念阶段（1920年代）：OCR概念萌芽时期，德国科学家Tausheck提出首个基于光学字符识别的专利，成为现代OCR技术的雏形。
第一阶段（1950-1970）：在计算机模式识别和人工智能领域刚刚起步时，文档解析集中在探索字符识别的方法。此阶段形成了统计模式识别理论框架，并开发了多种单字识别技术，包括印刷字符和手写字符。商用OCR机器开始出现，推动了早期文字识别的应用实践[2]。
第二阶段（1980-2000）：进入80年代后，研究重点转向了包含更多元素的文档，能够处理简单结构文档。手写字符识别成为热点，提出了许多创新算法，如非线性归一化、方向直方图特征等[3]。同时，词识别和字符串识别也开始受到重视，HMM逐渐成为西方语言字符串识别的主流工具。
第三阶段（2001-2013）：随着互联网和技术的进步，研究对象扩展到了更复杂的版面结构与文档形式。研究者们尝试解决诸如文本行识别、自由格式表格和手写文档分割等问题，为后来的大规模应用奠定了基础[4][5]。
第四阶段（2014-至今）：自2014年起，深度学习方法广泛应用于文档解析领域，带来了前所未有的变革。无论是字符识别、版面分析还是语义信息抽取，性能都得到了质的飞跃。端到端学习方式减少了人工干预，而自监督学习和预训练模型则进一步增强了系统的泛化能力[6]。
前沿技术研究进展
文档图像预处理：当前，文档图像预处理的研究主要集中在形变矫正和图像增强领域。基于深度学习的文档图像形变矫正已成为主流方法，通过预测密集形变场或稀疏控制点进行矫正，以适应实际应用中的复杂场景[7][8]。图像形变矫正技术的综述，详见我们此前的文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/iArR_gIf5SoZxdAfRPERDw
版面分析：版面分析已经从简单的几何分割进化为智能的区域理解和关系建模。基于FCN的实例分割提高了区域区分度[9]，而图神经网络则为区域间的关系提供了有效的计算框架[10][11]。逻辑版面分析方面，技术能够更准确地理解文档的结构和语义信息。
文本识别：文本识别是当前文档解析技术的核心任务之一。随着深度学习技术的发展，文本识别的精度和效率不断提升。特别是基于注意力机制和Transformer等模型的文本识别方法，已经能够实现对复杂文本图像的准确识别[12]。
结构化符号和图形识别：结构化符号和图形识别同样受益于深度学习的发展。数学公式、表格和流程图等内容的识别精度大幅提升，为教育、科研等领域提供了强有力的支持。
TextIn：探索AI时代的文档智能
在AI时代，LLM为文档智能带来了新的机遇，语义信息理解、提取与生成能力在各行各业重塑办公方式。同时，其发展也对文档解析的效率、准确性、结构识别能力提出了新的要求。在这样的背景下，TextIn文档解析正在多样化的业务场景中脱颖而出。
版面分析能力
TextIn具备先进的版面分析技术，能够准确还原复杂扫描文件，无论是多栏文本还是带有图表的内容，都能实现清晰稳定的输出；支持Markdown、Json等多种格式输出，在LLM时代为下游数据处理提供良好的解析基础。此外，TextIn对各种字体样式和PDF编码格式拥有很好的兼容性，保证了不同来源的文档都能得到一致且高质量的解析结果。
表格解析能力
TextIn拥有出色的表格解析能力，不仅支持有线表，还能精准识别无线表、跨页表格、合并单元格、密集表格、手写字符及公式等难点，保障表格信息无损转换，防止转换过程中出现数据丢失或变形的问题。表格解析不仅需要正确识别单元格的内容，还要考虑表格的层次结构和布局，以确保信息的完整性与准确性，也因此成为文档解析技术发展过程中的重难点。
文档树引擎
正确的标题文字与层级检测对解析数据质量有重要的提升作用，对后续数据清洗、大模型语义理解与RAG开发应用场景意义尤为明显。 TextIn文档树引擎能够针对性提升标题检测能力。物理版面分析技术支持对目标区块的检测与元素识别，并利用标题区块的高度（即字号）判断一级、二级、三级、……N级标题。在文档格式多样的复杂场景中，文档树引擎进一步从语义出发，增强了标题识别率与召回率，保障目录层级构建的良好表现。
TextIn文档解析试用链接：https://www.textin.com/market/detail/pdf_to_markdown
Reference
[1] 刘成林,金连文,白翔,et al.文档智能分析与识别前沿:回顾与展望[J].中国图象图形学报, 2023, 28(8):2223-2252.
[2] Mori S, Suen C Y and Yamamoto K. 1992. Historical review of OCR research and development. Proceedings of the IEEE，80(7):1029-1058［DOI: 10.1109/5.156468］
[3] Kimura F, Takashina K, Tsuruoka S and Miyake Y. 1987. Modified quadratic discriminant functions and the application to Chinese character recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-9(1): 149-153 [DOI: 10.1109/TPAMI.1987.4767881]
[4] Zahour A, Taconet B, Mercy P and Ramdane S. 2001. Arabic handwritten text-line extraction//Proceedings of the 6th International Conference on Document Analysis and Recognition. Seattle, USA: IEEE 281-285 [DOI：10.1109/ICDAR.2001.953799]
[5] Jain K, Namboodiri A M and Subrahmonia J. 2001. Structure in on-line documents//Proceedings of the 6th International Conference on Document Analysis and Recognition. Seattle, USA: IEEE: 844-848 [DOI: 10.1109/ICDAR.2001.953906]
[6] Hinton G E, Osindero S and Teh Y W. 2006. A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Computation, 18(7): 1527-1554 [DOI: 10.1162/neco.2006.18.7.1527]
[7] Das S, Ma K, Shu Z X, Samaras D and Shilkrot R. 2019. DewarpNet: single-image document unwarping with stacked 3D and 2D regression networks//Proceedings of 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. Seoul, Korea (South): IEEE: 131-140 [DOI: 10.1109/ICCV.2019.00022]
[8] Xie G W, Yin F, Zhang X Y and Liu C L. 2021. Document dewarping with control points//Proceedings of the 16th International Conference on Document Analysis and Recognition. Lausanne, Switzerland: Springer: 466-480 [DOI: 10.1007/978-3-030-86549-8_30]
[9] Renton G, Soullard Y, Chatelain C, Adam S, Kermorvant C and Paquet T. 2018. Fully convolutional network with dilated convolutions for handwritten text line segmentation. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR), 21(3): 177-186 [DOI: 10.1007/s10032-018-0304-3]
[10] Riba P, Dutta A, Goldmann L, Fornés A, Ramos O and Lladós J. 2019. Table detection in invoice documents by graph neural networks// Proceedings of the 15th International Conference on Document Analysis and Recognition. Sydney, Australia: IEEE: 122-127 [DOI：10.1109/ICDAR.2019.00028]
[11] Li X H, Yin F and Liu C L. 2020. Page segmentation using convolutional neural network and graphical model//Proceedings of the 14th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems. Wuhan, China: Springer: 231-245 [DOI: 10.1007/978-3-030-57058-3_17]
[12] Fang S C, Xie H T, Wang Y X, Mao Z D and Zhang Y D. 2021. Read like humans: autonomous, bidirectional and iterative language modeling for scene text recognition//Proceedings of 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Nashville, USA: IEEE: #702 [DOI: 10.1109/CVPR46437.2021. 00702]