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OCR自动化基准测试：98%精度下的自动化难题

2025-03-14

随着Mistral和Andrew Ng等新玩家进入OCR市场，企业面临着难以区分有效声明和夸大宣传的挑战。现有基准测试关注OCR精度和信息提取，但忽略了自动化程度。Nanonets团队创建了一个新的基准测试，重点关注98%精度下的自动化率。他们收集了1000张图像，标注了16639个数据点，并使用置信度评分来衡量模型在无需人工干预的情况下准确处理数据的比例。结果显示，虽然大型语言模型在整体准确率上表现出色，但在提供可靠的置信度评分方面却存在不足，Gemini 2.0 Flash是唯一达到98%精度的模型，但只能自动化8%的数据。该基准测试旨在帮助企业识别真正能减少人工操作的解决方案。

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(nanonets.com)
开发

利用大型语言模型进行表格提取：解锁文档中的结构化数据

2024-09-23
利用大型语言模型进行表格提取：解锁文档中的结构化数据

文章探讨了利用大型语言模型 (LLM) 从文档中提取表格数据的技术发展。文章首先介绍了表格提取的挑战，包括格式多样性、上下文依赖性和数据质量等问题。然后，文章回顾了传统的表格提取方法，如基于规则的系统和机器学习方法，并分析了它们的优缺点。接着，文章重点介绍了如何应用 LLM 提高表格提取的准确性，并讨论了 LLM 在理解上下文、处理复杂结构和自然语言交互方面的优势。文章还提供了一些代码示例，展示了如何使用 GPT-4、Gemini 和 Mistral 等 LLM 进行表格提取。此外，文章还介绍了 Nanonets 公司在表格提取方面的创新方法，以及视觉语言模型 (VLM) 在处理图像数据方面的潜力。最后，文章总结了 LLM 和 VLM 在表格提取领域的未来趋势，包括开发更专业的模型、混合方法以及与人类专业知识相结合。

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(nanonets.com)
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未分类 表格提取