在數(shù)字化轉(zhuǎn)型深度推進的當下，知識庫建設已成為技術密集型企業(yè)提升核心競爭力的關鍵支撐。這類企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新高度依賴海量學術文獻、技術報告、行業(yè)標準等專業(yè)文檔，而這些文檔多以非結(jié)構(gòu)化PDF、掃描件形式存在，傳統(tǒng)人工整理與簡單OCR工具已難以滿足大規(guī)模、高質(zhì)量的知識轉(zhuǎn)化需求，成為企業(yè)智能知識庫構(gòu)建的核心瓶頸。
科創(chuàng)板上市公司合合信息推出的TextIn文檔解析解決方案，可高效破解非結(jié)構(gòu)化文檔解析難題，將海量學術論文高效轉(zhuǎn)化為機器可讀的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，成為企業(yè)構(gòu)建可信AI知識庫的“數(shù)據(jù)基座”。
學術論文作為企業(yè)技術預研、產(chǎn)品迭代與專利布局的核心信息源，版式規(guī)范復雜、元素種類繁多，雙欄排版、密集公式、復雜表格、專業(yè)圖表等場景，對解析工具的精準度和兼容性提出極高要求。傳統(tǒng)解析工具常出現(xiàn)正文與圖注錯位、公式識別亂碼、表格結(jié)構(gòu)丟失、圖表無法數(shù)據(jù)化等問題，導致核心知識流失，直接影響后續(xù)檢索與大模型問答的準確性。
針對上述痛點，TextIn文檔解析提供了有效解決方案。在多欄布局解析方面，其基于版面分析技術，智能識別欄區(qū)域、段落區(qū)塊及浮動元素，輸出內(nèi)容嚴格遵循原始閱讀順序，清晰標注標題層級、保留圖文關系；在專業(yè)公式識別上，支持印刷體與手寫體公式精準識別，可將各類復雜公式轉(zhuǎn)換為LaTeX標準格式；針對復雜表格，能還原表頭嵌套層級與合并單元格，自動合并跨頁長表，完整保留數(shù)據(jù)關聯(lián)；在圖表處理上，可提取多種圖表的坐標軸、圖例及數(shù)據(jù)點，將視覺圖表轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；同時，通過圖像預處理模塊解決文檔傾斜、水印等質(zhì)量問題，支持50多種語言及多格式文檔統(tǒng)一處理。
實踐中，TextIn已獲得頭部技術密集型企業(yè)認可。某頭部醫(yī)藥企業(yè)引入該解決方案后，成功破解臨床試驗報告、生物醫(yī)學文獻的解析難題，支撐研發(fā)、供應鏈與質(zhì)量等五大知識庫構(gòu)建；某頭部半導體企業(yè)則借助其精準的密集文本、公式及表格解析能力，為模擬電路設計知識庫提供了可靠的數(shù)據(jù)輸入。
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