随着全球数字化进程的加速，非结构化数据量呈现爆炸式增长，从纸质文档到电子文件的转变不仅意味着信息存储方式的革新，更标志着旧数据被赋予了新的生命力。文档智能技术的发展使得大量以传统形式保存的信息资源能够“活化”再利用，这些技术将图像、手写笔记等非结构化数据转化为计算机可处理和理解的结构化格式，从而极大地拓展了数据的应用场景。得益于深度学习算法的进步，文档解析技术在文档数字化、票据自动化处理、笔迹录入等多个领域取得了显著成就。例如，在金融行业，智能文档处理系统可以快速准确地识别并提取票据中的关键信息，大大提高了工作效率；在历史文献保护方面，先进的文档分析工具能够帮助学者们解读古老文本，为文化传承贡献力量。文档智能技术正以其高效便捷的特点，成为推动各行业数字化转型的重要力量。
文档解析作为连接非结构化数据与计算机理解的关键桥梁，主要研究的技术问题涵盖了图像预处理、版面分析、内容识别（文本识别、图形符号识别）和语义分析/信息抽取。每一个环节都是实现从图像到结构化数据转换不可或缺的一部分。研究任务如表格所示[1]：
- 文档图像预处理：
当前，文档图像预处理的研究主要集中在形变矫正和图像增强领域。基于深度学习的文档图像形变矫正已成为主流方法，通过预测密集形变场或稀疏控制点进行矫正，以适应实际应用中的复杂场景[7][8]。
- 版面分析：
版面分析已经从简单的几何分割进化为智能的区域理解和关系建模。基于FCN的实例分割提高了区域区分度[9]，而图神经网络则为区域间的关系提供了有效的计算框架[10][11]。逻辑版面分析方面，技术能够更准确地理解文档的结构和语义信息。
- 文本识别：
文本识别是当前文档解析技术的核心任务之一。随着深度学习技术的发展，文本识别的精度和效率不断提升。特别是基于注意力机制和Transformer等模型的文本识别方法，已经能够实现对复杂文本图像的准确识别[12]。
- 结构化符号和图形识别：
结构化符号和图形识别同样受益于深度学习的发展。数学公式、表格和流程图等内容的识别精度大幅提升，为教育、科研等领域提供了强有力的支持。
在AI时代，LLM为文档智能带来了新的机遇，语义信息理解、提取与生成能力在各行各业重塑办公方式。同时，其发展也对文档解析的效率、准确性、结构识别能力提出了新的要求。在这样的背景下，TextIn文档解析正在多样化的业务场景中脱颖而出。
- 版面分析能力
TextIn具备先进的版面分析技术，能够准确还原复杂扫描文件，无论是多栏文本还是带有图表的内容，都能实现清晰稳定的输出；支持Markdown、Json等多种格式输出，在LLM时代为下游数据处理提供良好的解析基础。此外，TextIn对各种字体样式和PDF编码格式拥有很好的兼容性，保证了不同来源的文档都能得到一致且高质量的解析结果。
- 表格解析能力
TextIn拥有出色的表格解析能力，不仅支持有线表，还能精准识别无线表、跨页表格、合并单元格、密集表格、手写字符及公式等难点，保障表格信息无损转换，防止转换过程中出现数据丢失或变形的问题。表格解析不仅需要正确识别单元格的内容，还要考虑表格的层次结构和布局，以确保信息的完整性与准确性，也因此成为文档解析技术发展过程中的重难点。
- 文档树引擎
正确的标题文字与层级检测对解析数据质量有重要的提升作用，对后续数据清洗、大模型语义理解与RAG开发应用场景意义尤为明显。
TextIn文档树引擎能够针对性提升标题检测能力。物理版面分析技术支持对目标区块的检测与元素识别，并利用标题区块的高度（即字号）判断一级、二级、三级、......N级标题。在文档格式多样的复杂场景中，文档树引擎进一步从语义出发，增强了标题识别率与召回率，保障目录层级构建的良好表现。
TextIn文档解析试用链接：
