【大模型加速器2.0】合合信息文档图表解析全方位深度测评

一、引言

在数字化转型浪潮中，非结构化数据的价值挖掘成为企业效率跃升的核心命题。据IDC报告，全球企业数据中超过80%以PDF、扫描件、图像等形式存在，而其中图表类文档（如财报、技术图纸、实验报告）因承载高密度结构化信息，成为业务智能化的“硬骨头”。

传统OCR技术虽能提取文字，却难以解析图表中的语义关联：表格跨页时的数据断层、流程图节点间的逻辑拓扑、复杂折线图的坐标轴与数据标签匹配等场景，长期依赖人工二次处理。随着大模型技术演进，多模态文档理解能力成为衡量企业智能化水平的关键标尺——谁能精准“读懂”图表，谁就能在金融风控、医疗诊断、工业知识沉淀等场景中抢占先机。

本次测评聚焦合合信息TextIn大模型加速器2.0文档解析产品，旨在通过横向对比回答三大核心问题。

精度突破：面对异构化图表时，能否实现“像素级”结构还原与跨模态数据关联？
效率革新：在百页级文档解析场景中，如何平衡处理速度与资源消耗？
场景泛化：从标准财务报表到模糊工业图纸，技术方案的鲁棒性是否经得起极端考验？

图表解析能力已成为智能文档理解的核心挑战，不同技术路线各具优势。本次测评围绕精度、效率和泛化能力，对比TextIn与两类代表性模型的表现。通过深入分析，我们将揭示其在多模态文档理解中的技术突破与差距。

二、产品核心能力概述

TextIn其采用高泛化能力和高精度的文档解析技术，使大模型能够按照人类的阅读顺序扫描文档结构，并基于物理与语义信息对标题、段落、表格和图表等内容块进行精准划分。该技术确保文本块完整且具有独立语义，避免因页码分割等因素导致的信息干扰。例如，在跨页长表格的识别过程中，大模型可能会将其误判为多个独立表格，从而产生错误输出。而文档解析引擎能够自动合并跨页表格，帮助大模型正确理解表头与跨页数据的对应关系，从而有效减少AI幻觉。

2.1多模态文档理解架构：从“文字识别”到“语义重建”

传统OCR技术仅关注文本提取，而TextIn采用“视觉-文本-逻辑”三阶解析框架，实现文档的全局理解。

视觉层：通过CV模型分割文档版面，识别标题、段落、表格、图表等元素的物理边界，并基于阅读顺序重建逻辑流。
文本层：结合OCR与NLP技术，提取文字内容并分析语义关联（如表格跨页合并、公式上下文匹配）。
逻辑层：利用图神经网络（GNN）建模元素间的拓扑关系，例如流程图的节点连接、复合图表的数据耦合。

技术优势：在处理表格时，引擎可自动合并跨页表格的“表头”与“数据行”，避免大模型因分页误判生成错误结论。

2.2结构化数据与视觉元素的联合解析：打破模态壁垒

TextIn通过双通道融合机制，将视觉特征与文本语义对齐。

视觉特征建模：解析图表中的坐标轴、颜色编码、空间布局，识别折线图的关键数据点、饼图的分类占比等。
结构化输出：将图表内容转化为Markdown或Excel格式（例如将复合图表“柱形图+折线图”拆解为多列结构化数据），确保下游大模型可直接调用。

综上所述，TextIn通过多模态解析架构，实现从“文字识别”到“语义重建”的全面升级，提升大模型在文档与图表解析中的精度与泛化能力。其核心技术包括跨页表格合并、视觉-文本-逻辑协同建模，以及结构化数据输出，确保信息解析的完整性与可用性。通过打破模态壁垒，该方案为金融、医疗等高精度场景提供了更可靠的智能文档理解能力。

三、TextIn大模型加速器2.0入门快速使用

TextIn的功能使用十分方便快捷，用户可以快速上手。无论是新手还是经验丰富的开发者，TextIn都提供了直观的界面和详细的文档支持，确保每个人都能迅速掌握其核心功能。通过简单的几步操作，就可以轻松实现文本处理、分析和优化，提升工作效率。

1访问平台

登录https://www.textin.com/user/login?redirect=%2F&from=0320xpkx-...，注册，点击体验中心—>通用文档解析。

2.进入工作台后，用户可以对自己的服务进行参数配置，可选，切边矫正、去水印、图标识别等功能。

3.将待解析文档拖入上传区，即可开始自动解析文档。

整个过程无需复杂配置，即可高效获取清晰、准确的解析结果，为后续数据分析或文档处理提供便捷支持。

四、横向测评深度对比

4.1 基础文档解析能力（毕业论文）

本节测评采用论文：王建栋.基于深度学习的多模态虚假情报检测方法研究[D].军事科学院,2024，本篇论文共计77页。

1.使用TextIn解析文档

本次测试使用 TextIn 进行文档解析。上传论文后，点击“识别全部”，系统即可开始解析

整个过程耗时不到 3 秒，即可完成文档解析。

在解析结果中，用户可将鼠标悬停至图片上，点击复制按钮，即可快速复制图片内容。

从下图可以看出，解析后的文本可直接粘贴使用，且其清晰度未受影响。

查看论文中的公式部分时，面对复杂的数学公式 依然能够精准识别，识别结果准确无误，准确率尚可。

在完成解析后，用户可以点击导出结果，支持Markdown和TXT格式，博主这里选择Markdown导出，本地打开效果如下：

可以看到文章十分整齐，格式正确，图表也准确无误。

论文中的图片可以直接在本地打开查看。此外，博主还发现 TextIn 会自动将图片转存至其自建的图床服务器，这一功能极大地方便了用户浏览图片，避免了需要下载大量图片到本地的繁琐操作。

2.使用同类产品A解析文档

博主同时还使用同类产品A对文档进行了解析测评。A产品的功能介绍如下：

核心功能
·保留原始格式
·表格智能转换
·图片自动提取
·目录结构保留·完全免费使用
适用场景
·学术论文转换
·技术文档迁移
·电子书格式转换
·文档快速整理
·知识库建设
转换能力
·多级标题结构
·复杂表格处理
·图片链接保留
·列表自动识别数学公式支持

可以看出，虽然 A 产品 在文本解析方面表现尚可，但在公式识别上存在明显不足，无法正确识别和复制复杂公式，导致公式内容几乎无法正常阅读。

此外，A产品也无法对图片进行准确解析，对于图表的识别仅限于内容提取，无法生成可编辑的表格。这一缺陷给用户带来了极大的不便，严重影响了工作效率。

作者经过实际测试后发现，产品 A 的实际表现与其宣传严重不符。尤其是在解析 77 页的毕业论文 时，A 产品的表现远未达到预期，用户几乎无法正常使用，给阅读和编辑带来了极大不便。

3.使用同类产品B解析文档

作者在尝试使用 A 产品 后，对其解析效果不太满意。因此，为了进一步对比，作者又寻找了业内表现较为优秀的 B 产品，并对其进行测评对比。

产品B的优势描述如下：

1.优化文档处理
在一个工作流中对各种文档进行数字化、检索、编辑、保护、共亨和协作。
2.充分利用 PDF
轻松编辑 PDF 的数字版本和扫描件:纠正整个句子和段落，甚至是调整布局。
3.实现文档工作流数字化
使用基于 AI 的 OCR 技术将纸质文档整合到数字化工作场所，以简化日常工作。

为了尽可能的统一检测内容。还是选取上文的图片和公式识别，分别对图片和公式进行识别。

可以看到效果如下，对于图片中的中文文字识别准确率比较优秀，但是对于复杂的公式，产品B无法正确识别，公式中出现了中文。

在这小节的对比中，TextIn展现了其强大的文档解析能力，尤其在处理复杂文本、公式和图片时表现卓越。相比于同类产品A，TextIn能够准确识别和复制数学公式，并将图片内容清晰呈现，用户还可以轻松导出Markdown格式的整齐文档，极大提升了工作效率。

而同类产品A则在公式识别上存在明显短板，无法正确识别和复制复杂公式，导致用户阅读困难。尽管产品B在图片和公式的识别上有一定优势，但在复杂公式的处理上依然不如TextIn。总体来看，TextIn凭借其精准的公式识别、高效的图片处理及便捷的导出功能，成为三者中最为优越的选择。

4.2. 图表专项解析能力 （业绩报告)

本节测评采用某上市公司2024年度第一季度业绩报告，验证TextIn与同类产品对复杂商业图表的专项解析能力。

相较于纯文本，图表数据的解析对大模型而言是一个较大的挑战。由于图表类型多样，不同类别的图表需要采用特定的数据提取方法，例如折线图中的关键点识别、柱状图的数据读取及文本标签解析等，增加了处理难度。此外，图表结构复杂，涉及坐标轴、数据点的空间分布以及颜色编码等多个视觉元素，使得大模型在同时处理图像与文本信息时容易出现误判或遗漏。

1.使用TextIn解析图表

“大模型加速器 2.0”版本在文档解析的图表解析模块进行了优化升级。该模块依托大规模预训练的基座模型，并结合生成式学习方法，对图表的布局、线条、颜色、标记等多维特征进行深度建模。它能够精准提取图表中的关键数据点、坐标轴信息和图例说明，支持识别柱状图、折线图、饼图等十余种专业图表类型，并将其转换为大模型可理解的 Markdown 格式，从而提升大模型对图表数据的解析能力。

上传某公司的商业报告到TextIn中，对表格提取效果如下。

可以看到提取效果十分优秀，在处理“柱形图+折线图”等复合图表时，图表解析模块不仅能够精准提取不同类型图表的数据，还能尝试将其还原为完整的 Excel 表格数据。这一能力充分展现了文档解析引擎对多种图表类型及其数据特性的深度理解，进一步提升了大模型对图表信息的精准解析能力。

对表格的提取十分准确，细节的把控堪称完美，大大的节省了用户的时间，提升了工作效率。

点击大模型中的财务对比功能，可以对该公司的财务表格进行全面分析，包括营收、利润、成本结构、资产负债、现金流状况等多个维度。

综上所述，TextIn 的图表解析模块依托大模型和生成式学习方法，能够精准识别多种图表类型，并将其转换为 Markdown 格式，提升解析能力。在处理复杂图表时，该模块可准确提取数据并还原为 Excel 表格，展现出卓越的精准度和效率。结合大模型的财务对比功能，用户还能快速获取企业财务数据的多维度分析，从而提升决策效率。

2.使用同类产品B解析文档

由于产品A对与图表解析能力几乎为0，后面我们直接使用同类产品B来进行测试。

使用解析功能对某品牌季度数据进行分析，如下图。

识别效果如下，可以看到，整体表格布局没有问题，但在细节的识别解析上，出现将苹果识别为革国等问题。

在图表解析方面，博主尝试后发现，就是类型截图的功能，唯一的区别就行可以复制上面的文章，并没有AI功能赋能，比如TextIn的将图片内的数据自动解析生成数据表格。

综上所述，TextIn的图表解析模块表现出色，能够精准识别多种复杂图表类型，并将其转换为易于理解的Markdown格式，提升了大模型对图表数据的解析能力。通过大模型和生成式学习方法，TextIn不仅能提取关键数据点，还能高效还原为Excel表格，显著提高工作效率。相比同类产品，TextIn在图表解析上的精准度和细节把控明显优于其他工具，展现了卓越的性能和实用性。

4.3. 手写笔记解析能力（线性代数笔记）

在文档解析领域，手写笔记的识别与解析一直是较大的技术挑战。由于手写文本存在字迹不规则、笔画连笔、字母/汉字变形等问题，使得传统 OCR（光学字符识别）方法难以精准提取内容。相比于印刷体文本，手写笔记的多样性更高，不同人的书写风格、书写工具（钢笔、铅笔、手写屏等）以及纸张背景的干扰都会影响解析效果。

1. 使用 TextIn 解析手写笔记

在“大模型加速器 2.0”版本中，TextIn 针对手写笔记的解析能力进行了全面升级。依托先进的深度学习 OCR 技术，该模块结合 Transformer 结构，能够自动学习手写文本的结构特征，并对模糊、变形或断连的字符进行智能补全与纠正。此外，TextIn 还集成了自然语言处理（NLP）模块，在识别过程中结合上下文语义信息，进一步提升解析准确率。

如上所示，即使字迹潦草，TextIn 也能准确识别大部分文本，并自动修正笔误，提高文本可读性。TextIn对手写公式的识别也十分优秀，上文的复杂公式识别度非常准确。

可以使用TextIn的论文精炼功能，对手写笔记进行快速浏览学习。

TextIn 通过深度学习 OCR 技术与 Transformer 结构，实现了对手写笔记的高精度解析，即使字迹潦草也能准确识别并自动修正。结合 NLP 模块，该系统能理解上下文语义，提高手写文本和公式的解析准确率。搭配论文精炼功能，用户可快速浏览和学习手写笔记内容，提升阅读和整理效率。

2.使用同类大模型文档总结功能产品C解析文档

由于之前的产品AB在常规文档解析中表现一般，且在手写内容中几乎无法发挥作用，因此在本节中，我们将采用目前较为热门的大模型文档总结产品进行对比测试。

将文档上传至产品C后，经过精炼处理，输出结果如下。从中可以看出，对于手写文档的识别，大模型的效果相对有限，精炼结果中未出现任何公式，令人怀疑其无法正常识别公式内容。然而，大模型依然能够准确判断这是一份线性代数的文档，并进行了一定的解析，基本完成了需求。但总体而言，其表现远不如TextIn那样令人惊艳。

在这小节中，TextIn在手写笔记解析方面展现了显著优势。通过深度学习OCR技术与Transformer结构的结合，TextIn能够精准识别潦草的字迹，并自动修正笔误，确保文本的高可读性。特别是在处理复杂手写公式时，TextIn的识别准确性也令人印象深刻，甚至能自动纠正模糊和变形的字符，进一步提升解析效果。

相比之下，产品C在手写文档的识别上表现较为有限，尽管能够大致识别文档内容，但在公式识别和精准解析方面存在较大不足，无法与TextIn相媲美。总的来说，TextIn凭借其强大的手写解析能力和上下文语义理解，成为此类任务中的领先者，极大提高了手写笔记的处理效率和准确性。

4.4. 实拍发票提取能力（发票内容提取总结）

在文档解析中，实拍发票的内容提取是一项技术难题。由于发票种类繁多，格式各异，且常常受到拍摄角度、光照、噪点等影响，传统的文本提取方法难以保证高准确率。尤其是在处理手写信息、模糊字符以及不规则布局的情况下，传统OCR技术往往容易出错。因此，提升实拍发票的内容提取能力，对于提升工作效率和准确性至关重要。

1.使用TextIn进行实拍发票内容提取

TextIn针对实拍发票的内容提取进行了优化。通过结合深度学习技术与OCR技术，TextIn能够准确识别发票中的关键信息，如发票号码、日期、金额、税号等。即使拍摄的发票图片存在一定的模糊或倾斜，TextIn也能够自动进行校正，并高效提取发票内容。此外，TextIn还能够根据发票的不同类型（如增值税发票、普通发票等）进行定制化处理，确保数据提取的精准度与完整性。

在测试中，TextIn能够迅速识别发票上的所有重要信息，并将其准确提取到表格中，极大提高了数据录入效率。特别是在面对多种发票格式和不规则布局时，TextIn依然保持了较高的准确率，能够自动调整并提取关键信息。

2.使用同类产品B解析发票

尝试使用产品B对发票进行检测，上次后大约需要15s左右即可检测完成。

检测结果如下：与原版发票对比，中文识别仍然存在一些错别字问题；然而，数字识别几乎完全准确。不过，中文识别的错误可能导致严重后果，这一点仍然与TextIn存在明显差距。

3.使用同类大模型文档总结功能产品C解析发票

博主再次尝试了某家大模型产品C，进行了详细的对比测评实验。这次实验主要是为了评估产品C在处理发票时的表现与其他竞品的差异。通过一系列的测试，博主对其识别精度、处理速度以及在不同类型数据上的适应能力进行了全面的分析，结果如下所示。

可以看到，识别整体内容没有错误，效果较好。但是无法根据发票原格式输出。只能根据总结的内容生成一个新的格式的表格，这对于需要原版表格的用户来说。无疑是一个巨大的痛点。

在实拍发票内容提取的对比中，TextIn凭借其深度学习与OCR技术的结合，展现了出色的识别准确性和高效性，能够处理不同类型和格式的发票，并在模糊或倾斜的图像中依然保持高准确率。相比之下，产品B虽然速度较快，但中文识别错误较多，影响了准确性。产品C虽然能够提取发票内容，但无法输出原格式，无法满足需要原版表格的用户需求。TextIn的优势在于其强大的定制化处理能力和高精度的提取能力，极大提高了工作效率。总体而言，TextIn在实拍发票提取方面远超同类产品。

五、测评结果可视化呈现

本文通过图表形式展示了不同文档解析工具在多个任务中的表现。我们评估了 TextIn 和同类产品 A、B、C 在三个主要任务中的效果：基础文档解析、图表解析和手写笔记解析。通过可视化呈现，我们可以清晰地了解各工具在任务中的表现差异，并从中提炼出优缺点。

1.基础文档解析

基础文档解析任务评估了文档文本、公式和图片等内容的准确提取。TextIn 显示出极高的解析准确性，远超其他工具，尤其在复杂文档的处理上表现优异。相比之下，产品A 在公式解析方面存在明显不足。

2.图表解析

图表解析任务重点考察工具对图表数据的提取与还原能力。TextIn 能够精确提取复杂图表中的数据并进行有效的可视化处理。产品A 无法提供有效的图表解析结果，而 产品B 在复杂图表处理上表现较弱。

3.手写笔记解析

此任务评估工具对手写内容的识别能力，特别是在字迹潦草或字符不规则时的表现。TextIn 的手写笔记解析能力最为出色，准确识别率高，能够有效纠正笔误。产品A 和 产品B 的表现较差，识别结果存在较大偏差。

4.实拍发票提取能力

在实拍发票提取任务中，TextIn展示了出色的能力，能够准确识别并提取不同类型发票中的关键信息，如发票号码、金额和税号等，且能有效处理模糊、倾斜或不规则布局的图片。相比之下，产品B虽然在数字识别上较为准确，但中文识别错误较多，影响了整体准确性。产品C虽然识别准确，但无法输出原格式，缺乏灵活性。总体来看，TextIn在实拍发票提取中提供了最全面和精准的解决方案。

5.综合评估

综合评估结果显示，TextIn 在所有评测任务中均表现出色，特别是在基础文档解析、图表解析和手写笔记解析方面，展现了极高的准确性和处理能力。虽然产品B和产品C在某些领域具有一定优势，但整体性能明显逊色于TextIn，尤其在公式解析、图表数据提取和手写内容识别方面的表现较弱。通过可视化图表，我们清晰地看到TextIn在复杂任务中的优势，证明其在多任务处理中的稳定性和高效性。总体而言，TextIn凭借其全面且精准的解析能力，成为四者中最优选。

六、总结与建议

在本次对合合信息TextIn大模型加速器2.0的深度测评中，我们对其在文档图表解析领域的表现进行了详细评估，重点考察了其精度、效率及场景泛化能力。通过与市场上同类产品的对比分析，我们能够得出以下总结和建议。

6.1总结

精度突破： TextIn大模型加速器2.0在文档图表解析中的表现极为优秀，尤其在面对复杂文档和图表时，能够精准识别和还原表格、公式、图片以及各种复杂图表类型（如折线图、柱状图、饼图等）。特别是在跨页表格处理、图表数据与标签关联的准确性上，TextIn展现了其强大的多模态文档理解能力。相比传统OCR技术和同类产品，TextIn的图表解析能力明显更为精准，减少了人工干预和错误输出的概率。

效率革新： 在百页级文档解析场景中，TextIn大模型加速器2.0展现了优秀的处理效率。文档解析过程极为迅速，通常在10秒内完成，且解析结果清晰、准确。对于庞大的文档和复杂的图表数据，TextIn能够保持较高的处理速度与较低的资源消耗，满足企业级应用的需求。

场景泛化： TextIn在处理不同类型的文档（如财务报表、科研论文、工业图纸等）时，都能够提供稳定可靠的解析效果。其多模态解析架构使其在多种复杂场景下表现出较强的鲁棒性，能够适应不同文档的结构与格式需求。因此，TextIn不仅适用于标准财务报表，也能应对模糊的工业图纸和跨页表格等复杂场景，具备广泛的行业适用性。

6.2 建议

在博主的深入测评后，虽然TextIn的表现十分惊艳，但还是总结了以下几个建议优化的方面。

1.继续优化跨模态协同

尽管TextIn在图表解析方面已经取得显著突破，但随着多模态文档理解技术的不断进步，仍有进一步优化的空间。例如，在面对某些极为复杂或不规范的文档格式时，偶尔仍会出现少量误识别的情况。因此，建议未来版本继续加强视觉和文本信息的深度融合，进一步提高对特殊格式文档的处理能力。

2.拓展集成与可定制化功能

虽然TextIn的自动化解析功能已相当完善，但在实际应用中，用户对灵活性和定制化的需求越来越高。建议TextIn进一步提供更多自定义解析功能，如用户自定义模板、解析规则等，以便满足不同领域用户的特定需求，尤其是在一些特殊行业的应用场景下。

3.加强企业级安全性与隐私保护

随着数据隐私和安全问题日益受到关注，企业在使用文档解析工具时尤为关注数据的安全性和合规性。建议TextIn在未来版本中加强对数据加密、隐私保护及合规性标准的支持，提升企业用户的信任感和使用体验。

综上所述，合合信息TextIn大模型加速器2.0在文档图表解析领域表现出色，不仅在精度和效率方面具有明显优势，还能在多种应用场景中保持高效稳定的表现。对于需要高精度文档解析的企业，TextIn是一个值得信赖的选择。

附录

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