我们日常所接触的文档中，经常能碰到多语言混合的文档。比如论文试卷、财报研报、跨国票据都含有多种语言和文字。要将文档中的内容识别并提取务必需要使用到OCR技术，而传统的OCR工具在处理这类型文档的时候有局限性。
早期的 OCR 系统识别精度有限，主要针对特定印刷字体。随着技术进步，特别是深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，OCR 的精度和速度得到了质的飞跃，不仅能更准确地识别各种印刷体，对手写体、多种语言文字的识别能力也大大增强，为后续的信息处理奠定了基础。
然而，在如今的 AI 时代，仅仅将图像变成文本字符（OCR 的输出）是远远不够的。一份文档的价值不仅在于其中的文字，更在于文字所代表的具体信息及其上下文关系。例如，发票上的“金额”数字旁通常会有“￥”或其他货币标识，亦或者一段中文句式中含有几个英文单词的解释。
这正是文档解析技术（PDF解析）所解决的问题。它在 OCR 提供的原始文本基础上，进一步运用布局分析（理解文档的物理结构，如段落、表格、标题位置）和语义理解（识别关键实体如姓名、日期、金额、条款，理解它们之间的关系），获取完整信息片段，并将其高度结构化地输出为 Markdown、JSON 或直接导入数据库的标准格式。
展开剩余57%不同于传统OCR功能，文档解析能够进一步运用布局分析（理解文档的物理结构，如段落、表格、标题位置）和语义理解（识别关键实体如姓名、日期、金额、条款，理解它们之间的关系），获取完整信息片段，并将其高度结构化地输出为 Markdown、JSON 或直接导入数据库的标准格式。
我们可以通过一个案例简单理解一下：
关键差别非常清晰：
● OCR：输入图像 -> 输出原始文本流（包含所有识别的文字，但无结构、无语义标注）。
● 文档解析：输入文档 (图像/PDF) -> 输出结构化数据对象（精准提取并分类的关键信息，如 {"amount_table": "196.00", "number_table": "2.0000", "project_name_table": "西他沙星片"})。
因此，文档解析是 OCR 能力的延伸和升级，从单纯的“识字”到真正的“理解文档”，文档解析为企业的自动化流程和数据分析提供了可直接使用的“原料”。
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