告别研报、年报中的图表识别盲区！TextIn图表解析破解PDF数据提取难题

在AI与大模型快速发展的当下，OCR（光学字符识别）技术早已不再局限于“识字”，其能力正不断向结构识别和语义理解拓展。然而，对于图表等高度非结构化的图形信息，OCR仍长期面临识别盲区，难以准确提取其内部关系和数值逻辑。TextIn文档解析上线「图表解析」功能，打破了OCR技术对图形信息的理解壁垒，实现图表内容的结构化智能还原，为年报、研报等高密度数据场景带来前所未有的提取效率与智能分析能力。

解析图表为何如此困难？传统OCR为何“看不懂图”？

图表的解析难题，核心不在识别字符，而在“还原结构”与“理解关系”。图表作为典型的非自然语言结构内容，其数据通常以几何关系呈现，如柱高、线段、扇形、坐标网格等，这些元素的组合承载着数值与趋势，但缺乏文字标签作为支撑时，传统OCR几乎束手无策。

常见图表如柱状图、折线图、散点图的识别难点包括：

- 图元定位难：图表中元素间无固定排布规则，柱、线、点的密度与样式变化大，传统OCR模型训练样本有限，无法准确定位和分类图元；
- 数值推理难：数值往往以图形高度或角度呈现，必须结合坐标轴、比例尺进行还原推算，传统OCR缺乏这类图形-数值映射能力；
- 语义结构缺失：图表是一种复合视觉语言，包含标题、图例、标签、数据线等多层信息，标准OCR只识别文本，缺乏文档语义建模机制；
- 图像质量差：很多年报图表来源为扫描PDF或截图PNG，模糊、变形、压缩等因素进一步加剧识别难度。

TextIn图表解析：图像理解+结构建模

TextIn图表解析融合了OCR识别、图形检测、视觉推理、文档结构建模于一体。它的核心优势在于将图表看见、看懂的基础上，进一步转化为用得上的数据。

🔍 图形检测 + OCR多模融合：系统先通过深度学习模型识别图表中的不同图元区域（如柱、点、线、图例等），再结合OCR识别数值与标签信息，完成图文融合；

图1

📐 几何推理引擎：TextIn引入坐标解析模块，可在缺少数值标签的情况下，通过轴线计算出各个图元的相对高度/位置，估算出数值区间；

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📊 语义结构还原：通过文档结构建模能力，自动识别标题、图例、轴线、数据标注之间的关联，构建完整的图表语义图，支持导出Excel/Markdown等格式。

图3

结构化图表数据，让大模型真正“读懂”复杂信息

AI时代，企业广泛采用大语言模型（LLM）进行数据洞察和预测。但图表这种信息密度极高的载体，往往被大模型“忽视”或“误解”。原因在于原始图表缺乏结构化标签，LLM难以抓住核心趋势与数值差异。

借助TextIn图表解析，大模型能直接读取高质量表格或Markdown格式数据，从而更准确地理解数据走势、行业趋势。例如在“全球机器人市场增长分析”任务中，未解析的柱状图被大模型误读趋势方向，而结构化后的数据则使模型回答准确率大幅提升。

图5 解析成Markdown格式后，大模型做出了准确判断

可以看到，未经过解析的柱状图对大模型的理解造成了干扰，经过图表转化后，模型给出了准确、优质的答案。

在众多依赖人工处理或复杂部署的图表工具中，TextIn提供的是开箱即用、准确率高、覆盖图类多的企业级解决方案。欢迎企业开发者接入体验，一起探索OCR与AI融合的新可能。

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