扫描质量差的文档一直是多模态大模型应用中的 "老大难" 问题。即便是先进模型，在面对模糊手写、复杂表格、低质量扫描件时，仍然会出现识别错误率高达 40% 以上的情况。问题的根源在于：多模态大模型虽然具备强大的理解能力，但缺乏对 "非标准信息" 的精准识别能力，就像缺少了 "读懂世界的眼睛"。而合合信息 TextIn 通过专业的文档预处理技术，正在为这一难题提供切实可行的解决方案。
扫描文档识别的三大核心痛点
在企业办公和教育科研场景中，手写内容识别误差大是首要挑战。研究表明，手写文字的多样性和不规范性使得每个人的书写风格、笔画顺序都可能不同，传统卷积神经网络在处理这些变异时效果远不如处理印刷体稳定。合合信息在实际应用中发现，潦草手写字符如将 "鳜" 识别为 "鳏" 的错误率可高达 30%，这些错误的基础数据直接导致模型后续分析结论失真。
复杂表格解析能力弱是第二大痛点。财务报表、医疗检验单中常见的无线表格、跨页表格、合并单元格表格，对多模态大模型构成严峻考验。根据行业测试数据，无框线区域检测准确率仅为 58% 左右，而 7 层嵌套表格的结构还原准确率更是低至 60%。TextIn 针对这一问题，采用改进的 YOLOv8 模型构建表格检测网络，将检测准确率提升至 96.3%。
长文档处理效率低下同样不容忽视。处理 100 页左右含表格的扫描长文档时，多模态大模型容易出现卡顿甚至 "罢工" 现象，且无法将提取的表格数据精准转为 Markdown 等结构化格式。这不仅耗时耗力，人工二次校对还可能引入新误差，形成恶性循环。
TextIn 预处理方案的技术突破
合合信息 TextIn 文档解析工具通过 "多模态输入 - 分层处理 - 协同输出" 的技术架构，从源头优化扫描文档数据质量。在图像预处理环节，TextIn 采用自适应阈值分割进行二值化处理，即使在光照不均或存在阴影干扰的场景下，仍能保持文本区域的高对比度。针对模糊图像，其超清重建技术采用 ESRGAN 超分辨率模型，可将低分辨率图像放大 4 倍，文字边缘锐化度提升 60%。
在表格结构解析方面，TextIn 的核心优势体现在对复杂场景的精准处理。通过 CascadeTabNet 级联网络进行多阶段特征提取，可逐步细化行列边界，解决斜线表头、合并单元格等复杂结构的干扰问题，IOU（交并比）达到 0.96。对于教科书上的无线表、药品配方表等框线不完整的情况，TextIn 采用序列模型和规则匹配方案，通过自研模型直接预测表格的逻辑结构，检测准确率较传统方法显著提升。
值得关注的是，TextIn 的 ParseX 版本针对垂直场景进行了功能升级。新增的公式解析参数支持 LaTeX 和 Text 格式切换，学术引用场景选择 "formula_level=0" 可获得精确的 LaTeX 格式，系统快速录入时选择 "formula_level=2" 则输出纯文本格式。这种灵活性确保了公式数据能够适配不同的模型识别需求。
预处理如何提升模型识别准确率
从技术原理来看，文档预处理相当于为多模态大模型准备 "高质量输入原料"。研究表明，OCR 识别率的提升在很大程度上取决于识别所用的图像质量，通过选择合适的扫描分辨率（通常为 300dpi）和扫描亮度，可以有效提高识别准确率。TextIn 在此基础上更进一步，通过倾斜校正、去噪处理、版面分析等多维度优化，将原本识别率不足 70% 的低质量文档提升至 98% 以上的实用化水平。
在实际应用中，TextIn 支持将扫描图片中的表格数据、文字内容转化为结构化格式，可直接导出 Excel 或按需转为 Markdown，同时保留行列关系、单元格内换行等细节。这种 "预制菜" 式的数据准备方式，避免了模型因数据格式混乱而降低识别准确率。对于 300 页产品手册这类长文档，TextIn 最快 1.5 秒即可输出结果，彻底解决了模型处理长文档时的卡顿问题。
从预处理到知识库的完整链路
将预处理后的高质量数据应用于 AI 客服知识库搭建，已成为企业数字化转型的重要实践。TextIn xParse 文档解析工具支持 PDF、Word 等十余种非结构化格式，可识别文本、表格、图表、公式、手写体、页眉页脚、印章等各类文档元素。通过还原文档结构、捕捉元素语义关系。
