What is Nanonets OCR Small?
处理复杂文档——无论是研究论文、法律合同、财务报告还是医疗表格——往往意味着需要应对从图像和非结构化布局中提取有意义数据的挑战。传统的OCR（光学字符识别）工具虽然能够提取纯文本，但它们常常会遗漏关键元素，例如表格、公式、签名或图像的上下文，这导致数据难以有效处理和利用，尤其是在现代AI工作流程中。
Nanonets-OCR-s旨在克服这些局限。这款先进的“图像转Markdown”OCR模型超越了简单的文本提取，提供了智能内容识别和语义标签功能。它能理解文档的结构和上下文，将其转化为丰富、结构化的Markdown输出，可立即用于下游任务，特别是大型语言模型的处理。
核心功能
Nanonets-OCR-s提供强大的功能，助您充分挖掘文档数据的价值：
📐 LaTeX公式识别： 自动将文档中的数学表达式和公式转换为正确格式的LaTeX语法，确保复杂科学和技术内容的完整性。
🖼️ 智能图像描述： 使用结构化标签（
<img>）描述文档中嵌入的图像（如图表、图形或徽标），使视觉信息易于自动化处理和分析。✍️ 签名检测与分离： 准确识别并分离文档中的签名，并使用
<signature>标签进行标记，便于在签名验证或识别至关重要的法律、金融和商业工作流程中进行处理。💧 水印提取： 检测并提取水印文本，并使用
<watermark>标签进行标记。这有助于将核心内容与背景元素清晰分离。✅ 智能复选框处理： 将表单中的复选框和单选按钮转换为标准化Unicode符号，并使用
<checkbox>标签进行标记。这确保了表单和调查问卷数据采集的一致性。📊 复杂表格提取： 从复杂表格中提取结构化数据，并将其转换为Markdown和HTML两种格式。这保留了表格结构，便于数据分析和集成。
Nanonets-OCR-s如何解决您的问题：
通过提供带有语义标签的结构化Markdown输出，Nanonets-OCR-s简化了跨多个领域的工作流程：
对于研究人员和学者： 轻松数字化包含复杂公式和详细表格的研究论文、讲义和技术文档，为分析或纳入数字档案和知识库做好准备。
对于法律和金融专业人士： 通过准确提取文本、识别签名和表格等关键元素，并将它们转换为适合数据库录入或自动化审查系统的格式，高效处理合同、发票和财务报表。
对于医疗保健和制药行业： 简化医疗表格、患者记录和临床试验文档的数字化过程，确保准确捕获文本和复选框信息，以满足数据录入和合规性要求。
对于企业用户： 将包含图像、图表和表格的内部报告、手册和演示文稿转换为可搜索的结构化内容，从而为内部知识管理系统和AI驱动的洞察提供支持。
为何选择Nanonets-OCR-s？
与许多仅提供纯文本的传统OCR解决方案不同，Nanonets-OCR-s对文档内容和结构有着更深层次的理解。通过提供带有语义标签的智能格式化Markdown（针对公式、图像、签名、水印和复选框等特定元素），它弥合了非结构化文档图像与现代AI应用（特别是大型语言模型）所需的结构化数据之间的鸿沟。这一能力显著减少了为高级处理准备文档所需的人工工作量。
总结：
在当今数据驱动的环境中，将非结构化文档图像转化为可操作的信息至关重要。Nanonets-OCR-s提供强大、准确且具备语义感知能力的OCR功能，助您解锁这些数据。通过提供可供大型语言模型（LLM）及其他下游流程使用的结构化Markdown输出，它能够加速您的工作流程，并从文档中获取更深层次的洞察。
探索Nanonets-OCR-s如何改变您的文档处理方式。您可以通过其与docext的集成今天就进行尝试，或者从Hugging Face下载模型，将其集成到您自己的应用程序中。
More information on Nanonets OCR Small
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Nanonets OCR Small was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-06-27.
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