Эволюция и проблемы OCR
Технология OCR (Optical Character Recognition) имеет многолетнюю историю, она, начиная с первоначального сканирования текста и заканчивая сегодняшним интеллектуальным распознаванием, привнесла большое удобство в нашу повседневную работу. Однако по мере того, как потребности в обработке текста становятся все более и более сложными, OCR также сталкивается с новой проблемой: как справиться с большими объемами длинного текста и сложной структурой документа?
Глубокое обучение повышает точность и эффективность OCR
Традиционный OCR способен распознавать печатный текст, но часто оказывается не в состоянии справиться со сложными макетами и документами со смешанным текстом.Команда DeepSeek представила DeepSeek-OCRОснованная на модели визуального языка (VLM) и новой технологии "Контекстная оптическая компрессия", она преодолевает ограничения традиционного OCR и предлагает новый подход к эволюции технологии OCR.
Визуальное сжатие и контекстная обработка
Основной инновацией DeepSeek-OCR является внедрение Визуально-текстовое сжатие Новый подход. Он позволяет эффективно обрабатывать длинные тексты, преобразуя изображения в визуальные маркеры и значительно сокращая количество маркеров, необходимых для текста, с помощью методов сжатия.
Визуальное сжатие: небольшое количество лексем, эффективная обработка текста
В то время как при традиционной обработке текста для вычислений используются одномерные лексемы (слова или байты), DeepSeek-OCR значительно сокращает количество лексем, необходимых для вычислений, преобразуя изображения документов в двумерные визуальные лексемы. В отличие от традиционных моделей OCR, которым для декодирования документа требуются тысячи лексем, DeepSeek-OCR может превзойти традиционные модели OCR, используя лишь небольшое количество визуальных лексем (например, 100).
Такой подход не только повышает эффективность сжатия, но и значительно снижает потребление вычислительных ресурсов моделями ИИ при обработке длинных текстов.
Контекстуальная оптическая компрессия: сжатие проблемы "памяти" в длинных текстах
При обработке длинных текстов модели ИИ обычно сталкиваются с проблемой нехватки контекстной памяти.DeepSeek-OCR предлагает Контекстное оптическое сжатие(Contextual Optical Compression) метод, который позволяет сжимать объемную контекстную информацию в меньшее количество визуальных лексем с помощью изображений, что позволяет эффективно хранить и извлекать воспоминания.
Таким образом, DeepSeek-OCR может значительно сократить количество лексем без потери точности информации, что делает большие языковые модели (LLM) более эффективными при обработке длинных текстов. Эта инновация открывает новые пути для будущих приложений ИИ в таких областях, как обработка длинных текстов, понимание контекста и оптимизация памяти.
Сила DeepSeek-OCR
Баланс между скоростью сжатия и точностью
Согласно экспериментальным данным, DeepSeek-OCR способен поддерживать степень сжатия до 10x при высокой 97% Точность OCR; даже при коэффициентах сжатия 20 раз Точность сохраняется в случае 60% Вокруг.
| степень сжатия | Точность распознавания текста | сценарий применения |
|---|---|---|
| 10 раз | 97% | Эффективная обработка документов |
| 20 раз | 60% | Длинные тексты и сложные документы |
Эти результаты показывают, что DeepSeek-OCR не только обеспечивает превосходные возможности сжатия в теории, но и отлично работает в реальных приложениях.
Ведущие эталонные показатели
существовать OmniDocBench В бенчмарк-тесте DeepSeek-OCR использовался для 100 визуальных жетонов Помимо использования 256 жетонов (используется в форме номинального выражения) GOT-OCR2.0и используется менее чем в 800 визуальных жетонов Ситуация выходит за рамки MinerU2.0Последний требует около 7000 жетонов. Эти результаты свидетельствуют о превосходстве и эффективности DeepSeek-OCR в реальных задачах OCR.
Примеры практического применения
Анализ финансовых документов
Предположим, у нас есть типичный Финансовые исследованияВ традиционной модели OCR текст обычно извлекается в виде обычного txt-файла, но такая информация, как таблицы и графики, не может быть точно сохранена или воспроизведена. В традиционных моделях OCR отсканированный текст обычно извлекается в виде обычного txt-файла, но такая информация, как таблицы и графики, не может быть точно сохранена или воспроизведена. DeepSeek-OCR особенно хорошо справляется с такими документами.
- Традиционные модели OCR: После извлечения текста вы можете получить только простой TXT-файл, а такая информация, как графики и диаграммы, будет потеряна;
- DeepSeek-OCR: Извлекается не только текст, но и структурная информация, такая как заголовки и форматирование абзацев, а диаграммы реконструируются с помощью форматирования Markdown для создания таблиц, которые можно редактировать и ссылаться на них.
Эта функция делает DeepSeek-OCR не просто традиционным OCR-инструментом, а системой, способной "понимать" и "восстанавливать" сложные структуры документов.
Автоматизированный анализ научной литературы
В научных кругах обзор литературы - это трудоемкий и утомительный процесс. Ученым часто приходится читать большое количество литературы и извлекать из нее нужный контент. С помощью DeepSeek-OCR отсканированная литература может быть автоматически преобразована в документы с редактируемым форматированием, а ключевая информация в литературе может быть автоматически извлечена и классифицирована по различным разделам (например, теоретическая основа, методология исследования, анализ данных и т. д.), что предоставляет ученым высокоэффективный инструмент для анализа литературы.
- Традиционные модели OCR: Можно извлечь только основную текстовую информацию, дальнейшая структуризация невозможна;
- DeepSeek-OCR: Не только извлечение текста, но и структурная реконструкция заголовков, ссылок, диаграмм и других элементов литературы, что делает анализ литературы более простым и эффективным.
Эти приложения демонстрируют возможности DeepSeek-OCR для понимания и реконструкции сложных документов.
Революционный потенциал DeepSeek-OCR
DeepSeek-OCR - это не просто инструмент OCR, он предлагает новый метод обработки текста с помощью визуального сжатия маркеров и контекстного оптического сжатия. Благодаря этой инновации DeepSeek-OCR обеспечивает эффективную обработку длинных текстов и решает проблемы традиционной технологии OCR при обработке смешанных текстов и сложноструктурированных документов.
Благодаря небольшому количеству визуальных лексем DeepSeek-OCR может не только эффективно обрабатывать массивные тексты, но и восстанавливать структуру сложных документов, что делает его мощным инструментом для будущего анализа документов, обработки длинных текстов и разбора масштабных данных.
Если вы заинтересованы в DeepSeek-OCR Заинтересовавшиеся или желающие узнать больше о его технических характеристиках, могут посетить сайтОфициальный сайт проекта DeepSeek-OCR Проведите опыт.