使用Label Studio测试SmolDocling：评估文档转换的OCR效果

Smoldocling并非普通的OCR工具。当大多数光学字符识别模型在表格、图表和结构化格式处理上举步维艰时，Smoldocling凭借其轻量级的一站式全文档转换解决方案脱颖而出。

本文将带您了解如何通过Label Studio测试Smoldocling的OCR能力，帮助您评估其从复杂文档中提取文本、版式和结构的实际效果。

什么是SmolDocling？

正如论文SmolDocling: 一种用于端到端多模态文档转换的超紧凑视觉语言模型中所介绍的，SmolDocling旨在处理完整页面同时保留结构、空间位置和格式。与传统需要多个专用组件的OCR模型不同，SmolDocling生成DocTags——一种能在完整上下文中捕获所有文档元素的通用标记格式。这使得它对各种文档类型（包括商业报告、学术论文、专利和技术文档）的处理更加高效且可扩展。

但在真实世界数据上的表现如何呢？为了帮助解答这个问题，我们创建了一个Jupyter Notebook ，引导您通过Label Studio测试SmolDocling的OCR功能。

为何评估OCR模型至关重要

OCR模型已有显著改进，但仍面临重大挑战。

• 表格、公式和图表的识别不一致
• 影响结构化数据提取的未对齐边界框
• 影响可读性的格式错误

SmolDocling旨在通过提供一个紧凑的视觉语言模型来解决这些问题，该模型能够处理带有结构化输出的整页文档。然而，评估对于衡量准确性并微调实际应用结果至关重要。

亲自尝试

要开始使用，请查看逐步的notebook.

通过将SmolDocling与Label Studio集成，您可以深入了解模型的表现情况，并微调结果以提升文档理解能力。