Logics-Parsing：阿里推出的智能文档解析模型

模型简介

核心功能亮点

• 端到端处理：直接从文档图像生成结构化 HTML，省去了复杂的多阶段流程。

• 复杂内容识别：能够准确识别数学公式、化学结构式以及手写中文字符等内容。

• 保留逻辑结构：输出的 HTML 内容结构清晰，带有详细的标签信息和位置坐标。

• 自动过滤干扰信息：模型可自动识别并过滤页眉、页脚等非核心内容，聚焦关键信息。

• 强化学习驱动：使用强化学习优化文档布局分析和阅读顺序判断，使输出结果更加精准。

• 高效部署与推理：安装后可通过简单的命令行操作完成模型权重下载和推理任务。

技术优势

• 高识别准确率：在处理多样化的复杂文档时，识别准确率处于领先水平。

• 简化处理流程：端到端的设计减少了传统文档解析中多个处理阶段的依赖。

• 强大的复杂内容处理能力：在数学、化学以及手写体识别方面具备出色的性能。

• 输出内容结构化：生成的 HTML 文档保持原始逻辑结构，便于进一步的程序处理。

• 智能过滤无关元素：能自动去除文档中的无关干扰项，提升信息提取效率。

• 强化学习优化性能：借助强化学习技术，在布局分析和顺序推断方面持续精进。

获取方式

• Github 项目地址：https://github.com/alibaba/Logics-Parsing

• HuggingFace 模型地址：https://huggingface.co/Logics-MLLM/Logics-Parsing

• 技术论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.19760

适用对象

• 科研工作者：适用于解析学术论文和研究报告，快速提取关键数据与结论。

• 教育行业从业者：可高效处理教学资料、试卷和手写笔记，提供教学辅助支持。

• 商业分析师：帮助解析企业文档和报告，快速定位所需商业信息。

• 数据科学专业人士：便于进行大规模文档数据处理，满足信息挖掘与分析需求。

• 文档系统开发者：适合构建自动化文档处理工具，提升系统整体处理效率。

• 学生群体：可用于解析教材与笔记内容，提高学习与复习效率。