Versatile-OCR-Program项目简介
Versatile-OCR-Program是开源多模态OCR工具，支持从复杂的教育材料中提取结构化数据，生成适合机器学习训练的高质量数据集。Versatile-OCR-Program基于DocLayout-YOLO、Google Vision和MathPix等技术，精准识别文本、数学公式、表格、图表等多模态内容，支持日语、韩语、英语等多种语言。工具基于两阶段处理（初始提取+语义解释），将复杂教育材料转化为结构化的JSON或Markdown格式输出，准确率高达90% – 95%，适用于教育数据集制作、教学辅助、教育AI模型训练及个人学习等多种场景。
Versatile-OCR-Program优势介绍
多语言支持：支持日语、韩语、英语等多种语言，支持扩展其他更多的语言。
多模态提取：精准识别文本、数学公式、表格、图表和示意图，覆盖教育材料中的多种内容类型。
上下文语义标注：为视觉元素生成自然语言描述，帮助用户更好地理解内容。
结构化输出：支持JSON和Markdown格式输出，包含数学表达式、表格摘要和图像说明，方便后续处理和使用。
高准确率：在真实学术数据集（如EJU、东京大学数学）上，准确率高达90% – 95%，显著优于传统OCR工具。
Versatile-OCR-Program详细报告
初始提取阶段：基于DocLayout-YOLO技术，对文档进行布局分析，识别文本、表格、图表等元素的位置和内容。基于MathPix技术对数学公式进行精准识别。
语义解释阶段：对提取的内容进行语义分析，生成自然语言描述，将所有内容结构化为JSON或Markdown格式。
多模态融合：结合多种技术（DocLayout-YOLO、Google Vision、MathPix）的优势，实现对文本、图像、公式等多种模态内容的综合处理，确保高准确率和全面性。
语义化处理：基于自然语言处理技术，为提取的视觉元素生成语义描述，帮助用户更好地理解文档内容，提升工具的可用性。
结构化输出：将提取的内容按照语义结构化为JSON或Markdown格式，保留文档的排版和语义信息，方便后续的机器学习训练、知识图谱构建等应用。
Versatile-OCR-Program的项目地址
GitHub仓库：https://github.com/ses4255/Versatile-OCR-Program
Versatile-OCR-Program主要应用
教育数据集制作：自动批量转换教辅PDF、真题试卷为可训练数据，输出结构化Markdown用在知识图谱搭建、FAQ系统。
教学辅助系统：为教师提供快速提取讲义内容、自动生成图文解释的工具，配合语音朗读或ChatGPT类对话生成，生成智能讲题机器人。
教育AI模型训练：用高质量JSON作为训练数据，提升数学/理科模型解题准确率，适合多模态大模型的fine-tune训练。
个人学习辅助：将整套教材PDF转换成Markdown，配合Logseq/Obsidian等工具进行沉浸式学习，每道题自动加“语义解析”，训练自己的AI老师。
教育材料数字化：将纸质教材、试卷等教育材料快速转化为电子化、结构化的数字资源，便于存储、检索和共享。