Logics-Parsing是什么

Logics-Parsing 是阿里巴巴開源的端到端文檔解析模型，基于 Qwen2.5-VL-7B。通過強化學習優(yōu)化文檔布局分析和閱讀順序推斷，能將 PDF 圖像轉換為結構化 HTML 輸出，支持多種內容類型，包括普通文本、數(shù)學公式、表格、化學公式和手寫中文字符。采用兩階段訓練：第一階段是監(jiān)督微調，學習生成結構化輸出；第二階段是布局為中心的強化學習，優(yōu)化文本準確性、布局定位和閱讀順序。在 LogicsParsingBench 基準測試中表現(xiàn)出色，尤其在純文本、化學結構和手寫內容解析方面優(yōu)于其他方法。

Logics-Parsing的主要功能

• 端到端文檔解析：Logics-Parsing 能將 PDF 圖像直接轉換為結構化的 HTML 輸出，支持多種內容類型，包括普通文本、數(shù)學公式、表格、化學公式和手寫中文字符。
• 強化學習優(yōu)化：采用兩階段訓練方法，第一階段通過監(jiān)督微調學習生成結構化輸出，第二階段以布局為中心的強化學習優(yōu)化文本準確性、布局定位和閱讀順序。
• 高性能表現(xiàn)：在 LogicsParsingBench 基準測試中，Logics-Parsing 在多個文檔類型上表現(xiàn)出色，尤其在純文本、化學結構和手寫內容解析方面優(yōu)于其他方法。
• 應用場景廣泛：適用于學術論文、復雜多欄文檔、報紙、海報等多種復雜文檔類型，能處理多欄排版、數(shù)學公式和化學結構。

Logics-Parsing的技術原理

• 基于 Qwen2.5-VL-7B：Logics-Parsing 以強大的 Qwen2.5-VL-7B 模型為基礎，繼承了其在視覺和語言處理方面的優(yōu)勢。
• 兩階段訓練：第一階段是監(jiān)督微調，模型學習生成結構化的 HTML 輸出；第二階段是布局為中心的強化學習，通過文本準確性、布局定位和閱讀順序三個獎勵組件優(yōu)化模型。
• 強化學習優(yōu)化：通過強化學習，模型能更好地理解文檔的布局和內容的邏輯順序，生成更準確的結構化輸出。
• 結構化 HTML 輸出：模型能將文檔圖像轉換為結構化的 HTML 格式，保留文檔的邏輯結構，每個內容塊都有類別、邊界框坐標和 OCR 文本標簽。
• 高級內容識別：模型能準確識別復雜科學公式、化學結構和手寫中文字符，將化學結構轉換為標準的 SMILES 格式。
• 自動去除無關元素：模型能自動識別并過濾掉頁眉、頁腳等無關元素，專注于文檔的核心內容。

Logics-Parsing的項目地址

• Github倉庫：https://github.com/alibaba/Logics-Parsing

• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/Logics-MLLM/Logics-Parsing

• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2509.19760

Logics-Parsing的應用場景

• 學術論文解析：能處理包含多欄排版、數(shù)學公式和化學結構的學術論文，準確提取關鍵信息并生成結構化輸出。
• 復雜多欄文檔：適用于報紙、海報等復雜多欄文檔，有效解析布局并提取內容。
• 手寫文檔識別：支持手寫中文字符的識別和解析，可應用于手寫筆記、試卷等場景。
• 化學文檔處理：準確識別化學公式并轉換為標準 SMILES 格式，適用于化學領域的文檔解析。
• 數(shù)學文檔解析：能處理包含復雜數(shù)學公式的文檔，如數(shù)學教材、科研論文等，提供準確的公式解析。
• 多語言文檔支持：支持多種語言的文檔解析，適用于國際化文檔處理場景。

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