dots.ocr - 小红书hi lab推出的开源多语言文档解析模型

dots.ocr是什么

dots.ocr是小红书hi lab开源的多语言文档解析模型，基于17亿参数的视觉语言模型（VLM），能高效地进行文档布局检测和内容识别，同时保持良好的阅读顺序。dots.ocr支持多种语言，能解析文本、表格、公式和图片等元素，推理速度快，性能在业界处于领先水平。通过简单的输入提示词切换，模型能灵活应对不同的文档解析任务，输出格式多样，包括JSON和Markdown等。dots.ocr在小语种解析和公式识别方面表现出色，适用学术研究、金融文档处理、教育资料解析等多种场景。

dots.ocr的主要功能

• 多语言支持与多样化内容解析：dots.ocr 能处理多种语言的文档，并精准解析其中的文本、表格、公式和图片等元素，满足不同场景下的内容提取需求。
• 统一的布局与内容处理：模型将文档的布局检测和内容识别整合于一体，能自动识别不同区域并保持合理的阅读顺序，避免传统方法中布局与内容分离的问题。
• 高效推理与大规模处理能力：基于 17 亿参数的视觉语言模型，模型推理速度快，适合大规模文档处理，能高效应对大量文档的解析需求。
• 灵活的任务切换：基于简单的输入提示词，轻松切换不同任务，如布局检测、内容识别、公式解析等，无需复杂的模型调整。
• 多样化的输出格式：支持 JSON、Markdown 等多种输出格式，提供布局可视化图像，方便用户根据需求进行后续处理。
• 小语种解析优势：在小语种文档解析方面，模型表现出色，能精准处理小语种内容，满足多语言环境下的文档解析需求。

dots.ocr的官网地址

• GitHub仓库：https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/rednote-hilab/dots.ocr
• 在线体验Demo：https://dotsocr.xiaohongshu.com/

如何使用dots.ocr

• 访问在线体验地址：访问dots.ocr的Demo体验地址。
• 上传文档：点击“上传文件”按钮，选择需要解析的 PDF 或图片文件。
• 选择任务：根据需求选择任务，如布局检测、内容识别、公式解析或表格提取。
• 开始解析：点击“开始解析”按钮，模型将自动处理文档。
• 查看结果：解析完成后，选择不同输出格式。
• 下载或复制结果：点击“下载”或“复制”按钮，保存或使用解析结果。

dots.ocr的核心优势

• 高性能与小模型优势：模型参数量仅为 17 亿，性能达到业界领先水平，推理速度快，资源消耗低。
• 多语言与小语种专长：支持多种主流语言，且在小语种文档解析上表现卓越，适用范围广。
• 灵活的任务适应性：通过简单的输入提示词即可切换不同任务，无需重新训练或调整模型架构，适应性强。
• 统一的布局与内容处理：将布局检测和内容识别整合到一个模型中，避免传统方法中布局与内容分离的问题，确保解析结果的连贯性。
• 多样化的输出与可视化：支持多种输出格式，并提供布局可视化图像，方便用户直观理解和后续处理。
• 开源与社区支持：开源代码和详细的文档支持，方便开发者进行二次开发和定制，社区活跃度高。

dots.ocr的适用人群

• 研究人员与学者：dots.ocr 能快速解析学术文献中的公式和图表，助力研究人员高效获取关键信息，加速学术研究。
• 金融行业从业者：金融分析师和合规人员自动提取财务报告中的数据和表格，提升金融数据分析和合规检查的效率。
• 教育工作者与学生：教师和学生用 dots.ocr 解析教材和试卷，辅助教学和学习，推动教育信息化。
• 企业内部文档管理人员：企业行政人员和项目经理处理会议记录和项目报告，提取关键信息，优化文档管理流程。
• 开发人员与技术团队：开发人员将模型集成到应用程序中，实现文档解析功能，满足多样化开发需求。