ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding: 0.5em 1em;color: rgb(63, 63, 63);text-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 2px 2px 4px;">MinerU：一款多功能纸媒文档解析与数据提取工具

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;text-indent: 2em;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">在数字化时代，从纸质文档或电子文档中高效提取ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">结构化数据已成为许多领域的迫切需求。无论是ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">学术研究、ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">数据分析，还是ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">企业文档管理，一个强大且易用的文档解析工具都能极大提升工作效率。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">MinerU（GitHub链接^[1]）作为 OpenDataLab 开发的一款ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">开源工具，以其ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">高精度、ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">多功能和用户友好的特性，为纸媒文档解析提供了一站式解决方案。

MinerU 是什么？

MinerU 是一款专注于高质量数据提取的开源工具，旨在将多种文档格式转换为机器可读的结构化数据。它支持包括PDF、Word 文档（.doc 和 .docx）、PowerPoint 演示文稿（.ppt 和 .pptx）以及图像（.jpg 和 .png）在内的多种输入格式，并能将内容高效转换为Markdown和JSON等格式。无论是学术论文、商业报告还是幻灯片演示，MinerU 都能帮助用户轻松提取文本、表格、图像和公式等内容。

核心功能

MinerU 本身没有什么特别之处，它就是一个强大的"缝合怪"，采集众人之所长。

它主要靠底层的PDF-Extract-Kit的强大模型能力，包括布局检测模型、公式检测、公式识别、OCR等底层模型能力。然后对后处理做了一些工作。其主要特点如下：

•高精度内容提取
MinerU 基于PDF-Extract-Kit工具包，集成了先进的模型，能够精准提取文档中的文本、图像和表格等元素，确保输出的内容完整且一致。

•增强的文本与公式识别
通过集成PP-OCRv4_server_rec_doc等技术，MinerU 在文本识别上表现出色，支持多语言（如中文、日文）及特殊字符。此外，它还能通过unimernet模型改进公式解析，特别适合处理学术或技术文档。

•灵活的布局识别
借助最新的doclayout_yolo模型，MinerU 能够准确识别文档的复杂布局，保留原始结构，适用于格式多样的纸质文档。
•可定制性强
用户可以通过配置文件自定义公式分隔符，或利用 MinerU 的“可组合阶段”（Composable Stages）设计个性化的数据处理流程，满足特定需求。

使用体验

MinerU 在易用性上也下足了功夫。对于非技术用户，MinerU 桌面版提供了无需编码的直观界面，只需几步操作即可完成文档解析。而对于开发者或高级用户，MinerU 支持在线使用或本地部署，并可通过API调用集成到现有工作流程中。这种灵活性使其适用于从个人用户到企业团队的广泛群体。

使用CPU快速体验

1. 安装magic-pdf
最新版本国内镜像源同步可能会有延迟，请耐心等待.

conda create -n mineru'python=3.12'-y
conda activate mineru
pip install -U"magic-pdf[full]"-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

2. 下载模型权重文件
详细参考如何下载模型文件^[2]
3. 修改配置文件以进行额外配置
完成2. 下载模型权重文件步骤后，脚本会自动生成用户目录下的magic-pdf.json文件，并自动配置默认模型路径。您可在【用户目录】下找到magic-pdf.json文件。

支持二次开发

• 基于模型的阅读顺序
• 正文中目录、列表识别
• 表格识别
• 标题分级
• 正文中代码块识别
• 化学式识别
• 几何图形识别

功能澄清

阅读顺序基于模型对可阅读内容在空间中的分布进行排序，在极端复杂的排版下可能会部分区域乱序
不支持竖排文字
目录和列表通过规则进行识别，少部分不常见的列表形式可能无法识别
代码块在layout模型里还没有支持
漫画书、艺术图册、小学教材、习题尚不能很好解析
表格识别在复杂表格上可能会出现行/列识别错误
在小语种PDF上，OCR识别可能会出现字符不准确的情况（如拉丁文的重音符号、阿拉伯文易混淆字符等）
部分公式可能会无法在markdown中渲染

应用场景

MinerU 的多功能性使其在多个领域大放异彩：

•学术与研究：从学术论文中提取数据，用于构建语料库或支持机器学习模型训练。
•企业应用：将报告、合同等文档转换为结构化数据，便于管理和分析。
•技术开发：作为基础工具，支持文档翻译、问答系统或智能助手等应用开发。

总结

MinerU 是一款集高精度、易用性和高性能于一体的纸媒文档解析工具。其开源特性（可在 GitHub 上访问：MinerU^[3]）不仅让用户免费获取，还能通过社区贡献不断完善。无论您是需要解析复杂学术文档，还是处理日常办公文件，MinerU 都能提供高效、可靠的解决方案，成为您数字化工作流程中的得力助手。

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