1 客户简介

该集团是国内教育出版数字化领域的重要服务商，专注于为K12、高等教育及职业培训提供智能题库、数字教材、在线测评等一体化教学解决方案。业务覆盖全国数百所学校与教育机构，持续推动教育内容从传统纸质形态向智能化、交互化转型，是行业数字化转型的积极探索者与践行者。

2 背景与挑战

随着教育行业向AI化、智能化加速演进，集团亟须将海量纸质题目转化为可供智能系统使用的结构化数据，以支撑智能题库、AI批改等创新应用。在这一过程中，公司内部数据产品团队承担了题目数据自动化清洗与结构化处理的关键任务。

在数据标注平台的流水线中，团队需对各类题目文档与图像进行自动化切题、文字识别与公式提取，最终输出高质量、可用的结构化题目数据，以替代原本依赖大量人力的预清洗与校对环节。在数据处理过程中，数据团队发现，原有方案无法满足当前的业务需求。

核心挑战：

• 原有OCR识别效果差：尤其在数学、物理等科目的公式识别上，错误率高，常出现乱码或结构丢失。

• 人工校对负担重，处理效率低：识别结果质量不稳定，需投入大量人力逐题核对与修正，平均每人每日仅能处理约50道复杂题目，拖慢题库上线与更新节奏。

• 系统并发能力不足：面对海量题目图像的批量处理需求，原有方案在高并发场景下稳定性与吞吐能力不足，难以支撑企业级的规模化应用。

如下可以看到一份数学试题的传统OCR识别结果与文档解析输出结果：

OCR识别结果

文档解析输出结果

这些挑战不仅拉高了人力与时间成本，也制约了题库质量与产品迭代速度，成为企业推进教育智能化的明显瓶颈。

3 TextIn xParse解决方案

为突破上述困境，数据处理组经过多轮测试与比对，最终选择接入TextIn xParse文档解析产品。TextIn方案在几个关键维度上表现突出：

1. 核心识别准确率显著领先

TextIn xParse针对教育场景进行了专项优化，尤其在公式、表格及手写体等复杂元素识别上，准确率突破99%。系统支持自动切边矫正、手写擦除、版面重建，并对公式直接输出可编辑的LaTeX代码，实现“识别即可用”。

切边矫正后识别结果

2. 稳定高效的服务与高并发支持

系统具备高并发架构与批量解析能力，可稳定支持大规模题目同时处理，满足企业级高频使用需求，日处理题目量实现数量级提升。

3. 易集成与低成本调试

提供清晰的API接口与技术支持，能够快速对接集团已有的数据标注流水线，显著降低集成与调试成本，缩短上线周期。

4 落地成效

接入TextIn xParse后，集团的题目数字化流程实现了质变级跨越：

1. 处理效率大幅提升

自动化切题与识别准确率显著提高，题目日处理量从原来人工为主的几十题提升至数百题，整体流程效率提升近8倍，题库更新周期从月级缩短至周级。

2. 人工成本显著降低

自动识别结果质量高，多数题目无需人工二次校对即可直接入库，原先用于校对的资源得到释放，人力投入大幅减少。

3. 团队聚焦高价值工作

数据团队从繁重的数据清洗与校对中解脱出来，得以将精力集中于标注规则设计、质量控制与智能学习平台功能研发，推动产品持续创新与服务优化。

通过引入TextIn xParse，该集团不仅攻克了题目数字化的技术难关，更以高质量的结构化数据为基础，加速了其在AI助教、学情分析等智能教育场景的落地步伐，进一步巩固了其在教育数字化领域的竞争力。这一合作也成为“AI+教育”背景下，技术赋能传统内容转型的典型实践。