Loading... # 阿里巴巴 Logics-Parsing：端到端复杂文档解析模型技术分析 # 一、新闻概述 ## 1. 标题 阿里巴巴开源 Logics-Parsing：基于 VLM 的端到端复杂文档解析模型 ## 2. 发布时间 2025 年 1 月（GitHub 仓库活跃时间） ## 3. 来源 阿里巴巴 GitHub 仓库 # 二、核心内容 ## 1. 事件摘要 ### A. 主要内容 阿里巴巴开源了 Logics-Parsing 模型，这是一个基于通用视觉语言模型的端到端文档解析解决方案。该模型通过监督微调和强化学习训练而成，专门用于处理复杂布局文档和科学、技术、工程、数学（STEM）内容。 ### B. 核心亮点 - 单模型端到端架构，无需复杂多阶段流水线 - 精准识别科学公式和化学分子结构（支持 SMILES 格式） - 生成带类别标签、边界框坐标和 OCR 文本的结构化 HTML 输出 - 在内部构建的 1,078 张图像基准测试中取得最佳性能 ## 2. 关键信息 ### A. 版本说明 - 开源许可：Apache-2.0 - 模型来源：Hugging Face 和 ModelScope - 基础模型：基于通用视觉语言模型（VLM） ### B. 技术特点 - 支持中英文双语文档解析 - 自动过滤页眉页脚等无关元素 - 保留文档逻辑结构 - 支持手写内容识别 ### C. 涉及产品 - Logics-Parsing 模型 - 在线 Demo：ModelScope Studio - 技术报告：arXiv 论文 ## 3. 背景介绍 ### A. 问题背景 现有文档解析基准测试对复杂布局和 STEM 内容的覆盖有限，传统工具在处理科学公式、化学结构、复杂表格等场景时表现不佳。 ### B. 解决方案 阿里巴巴构建了包含 1,078 张页面级图像的内部基准测试，涵盖九大类别和二十多个子类别，并基于此训练了 Logics-Parsing 模型。 # 三、详细报道 ## 1. 主要内容 ### A. 技术架构 Logics-Parsing 采用单模型端到端架构，直接从文档图像生成结构化 HTML 输出，无需复杂的多阶段处理流水线。 ```mermaid graph LR A[文档图像] --> B[Logics-Parsing 模型] B --> C[结构化 HTML 输出] C --> D[内容块] D --> E[类别标签] D --> F[边界框坐标] D --> G[OCR 文本] B -.过滤.-> H[页眉页脚等无关元素] ```  ### B. 核心功能 **端到端处理**： - 单模型架构简化部署和推理流程 - 直接从文档图像映射到结构化输出 - 在挑战性布局文档上表现出色 **高级内容识别**： - 精准识别复杂科学公式 - 智能识别化学结构并转换为 SMILES 标准格式 - 支持手写内容识别 **结构化输出**： - 生成清洁的 HTML 文档表示 - 每个内容块包含类别、边界框坐标和 OCR 文本 - 自动过滤页眉页脚等无关元素 ### C. 支持的内容类型 模型在以下内容类型上表现优异： - 研报分析文档 - 化学分子式 - 学术论文 - 手写文档 - 复杂表格 - 数学公式 ## 2. 技术细节 ### A. 模型训练方法 Logics-Parsing 基于通用视觉语言模型，通过以下两种训练方法优化： - **监督微调（SFT）**：使用标注数据调整模型参数 - **强化学习（RL）**：进一步优化模型性能和输出质量 ### B. 基准测试设计 阿里巴巴构建了 LogicsDocBench 基准测试： - 1,078 张页面级图像 - 九大主要类别 - 二十多个子类别 - 专注复杂布局和 STEM 内容评估 ### C. 性能指标对比 在 LogicsDocBench 基准测试中，Logics-Parsing 与主流工具对比： **整体编辑距离**（越低越好）： - Logics-Parsing：0.124（英文）、0.145（中文） - Mathpix：0.128（英文）、0.146（中文） - Textin：0.153（英文）、0.158（中文） **公式编辑距离**： - Logics-Parsing：0.106（英文）、0.165（中文） - Mathpix：0.06（英文）、0.142（中文） - Gemini 2.5 Pro：0.288（英文）、0.326（中文） **化学结构编辑距离**： - Logics-Parsing：0.136（显著领先） - 次优模型：0.154+ **手写内容编辑距离**： - Logics-Parsing：0.113（显著领先） - 次优模型：0.139+ ### D. 技术架构对比 ```mermaid graph TB subgraph 传统方案 A1[文档图像] --> A2[检测模块] A2 --> A3[分类模块] A3 --> A4[OCR 模块] A4 --> A5[公式识别] A5 --> A6[后处理整合] end subgraph Logics-Parsing B1[文档图像] --> B2[单一模型] B2 --> B3[结构化输出] end A6 --> C[最终输出] B3 --> C ```  ## 3. 数据与事实 ### A. 开源数据 - GitHub Star：822+ - Fork：72+ - 贡献者：3 人 - 开源许可：Apache-2.0 ### B. 模型可用性 - Hugging Face：提供模型下载 - ModelScope：提供模型下载 - 在线 Demo：ModelScope Studio 可体验 ### C. 技术依赖 - Python 3.10 - PyTorch（未明确版本） - transformers 库 # 四、影响分析 ## 1. 行业影响 ### A. 技术趋势 - 单模型端到端架构成为文档解析新趋势 - VLM 在专业领域应用持续深化 - 强化学习在视觉语言任务中的应用增多 ### B. 竞争格局 - 与 Mathpix、Textin 等商业工具形成竞争 - 相比通用 VLM（如 Qwen2.5VL、GPT-5），在专业文档解析任务上表现更优 - 开源策略降低用户使用门槛 ## 2. 用户影响 ### A. 现有用户 - 提供开源替代方案，降低成本 - 单模型架构简化部署流程 - 中英双语支持适合国际化场景 ### B. 潜在用户 - 科研机构：处理科学文献和公式 - 企业：自动化文档处理和信息提取 - 教育领域：教材和笔记数字化 ### C. 迁移建议 - 评估现有文档处理需求 - 测试模型在特定场景的表现 - 考虑集成到现有工作流 ## 3. 技术趋势 ### A. 技术方向 - 专用模型在垂直领域持续优化 - 多模态大模型应用场景扩展 - 强化学习在专业任务中的应用深化 ### B. 生态影响 - 开源模型推动文档解析技术普及 - 基准测试建设促进领域标准化 - 可能催生更多专业文档处理工具 # 五、各方反应 ## 1. 官方回应 - 阿里巴巴在 GitHub 和 ModelScope 同步开源 - 提供完整使用文档和代码示例 - 开源 Apache-2.0 许可，鼓励商业使用 ## 2. 业内评价 ### A. 技术亮点 - 单模型架构创新性获认可 - 化学结构 SMILES 格式支持受到关注 - 基准测试建设为行业提供参考 ### B. 社区反馈 - GitHub 获得超过 800 Star - 开发社区对易用性给予积极评价 - 部分用户关注模型性能优化空间 ## 3. 用户反馈 ### A. 正面评价 - 部署简单，开箱即用 - 在特定场景（如化学分子式）表现突出 - 开源许可友好，适合二次开发 ### B. 关注点 - 模型推理性能优化 - 更多语言支持需求 - 边缘设备部署可能性 # 六、使用指南 ## 1. 环境准备 创建 Conda 环境： ```bash conda create -n logis-parsing python=3.10 conda activate logis-parsing pip install -r requirement.txt ``` ## 2. 模型下载 从 ModelScope 下载： ```bash pip install modelscope python download_model.py -t modelscope ``` 从 Hugging Face 下载： ```bash pip install huggingface_hub python download_model.py -t huggingface ``` ## 3. 推理使用 ```bash python3 inference.py --image_path PATH_TO_INPUT_IMG \ --output_path PATH_TO_OUTPUT \ --model_path PATH_TO_MODEL ``` # 七、相关链接 ## 1. 官方资源 - GitHub 仓库：https://github.com/alibaba/Logics-Parsing - Hugging Face 模型：https://huggingface.co/Logics-MLLM/Logics-Parsing - ModelScope Demo：https://www.modelscope.cn/studios/Alibaba-DT/Logics-Parsing/summary - 技术报告：https://arxiv.org/abs/2509.19760 ## 2. 相关项目 - Qwen2.5-VL：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL - OmniDocBench：https://github.com/opendatalab/OmniDocBench - Mathpix：https://mathpix.com/ *** ## 参考资料 1. [alibaba/Logics-Parsing GitHub Repository](https://github.com/alibaba/Logics-Parsing) 最后修改：2026 年 01 月 25 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏