What is Nanonets OCR Small?
處理複雜的文件——研究論文、法律合約、財務報告、醫療表格——往往意味著面臨從影像和非結構化排版中提取有意義資料的挑戰。傳統的光學字元辨識 (OCR) 工具可以提取純文字，但它們經常遺漏關鍵元素，例如表格、方程式、簽名或影像的語境，導致您難以有效處理或利用這些資料，特別是在現代 AI 工作流程中。
Nanonets-OCR-s 旨在克服這些限制。這款最先進的影像轉 Markdown 的 OCR 模型超越了簡單的文字擷取，提供智慧內容辨識和語義標記。它能理解文件的結構和語境，將其轉換為豐富、結構化的 Markdown 輸出，可立即用於後續任務，尤其是大型語言模型 (LLM) 的處理。
主要功能
Nanonets-OCR-s 提供強大的功能，能充分釋放您文件資料的全部價值：
📐 LaTeX 方程式辨識： 自動將文件中發現的數學表達式和公式轉換為正確格式的 LaTeX 語法，保持複雜科學和技術內容的完整性。
🖼️ 智慧影像描述： 使用結構化標籤（
<img>）描述文件中嵌入的影像（例如圖表、曲線圖或標誌），使視覺資訊易於存取和理解，便於自動化處理與分析。✍️ 簽名偵測與隔離： 精準識別並隔離文件中的簽名，將其標記為
<signature>，以便在簽名驗證或識別至關重要的法律、金融和商業工作流程中輕鬆處理。💧 浮水印擷取： 偵測並擷取浮水印文字，將其標記為
<watermark>。這有助於清晰區分核心內容與背景元素。✅ 智慧型核取方塊處理： 將表單中的核取方塊和選項按鈕轉換為標準化的 Unicode 符號，並標記為
<checkbox>。這確保了表單和問卷的資料擷取一致性。📊 複雜表格擷取： 從複雜表格中擷取結構化資料，將其轉換為 Markdown 和 HTML 兩種格式。這保持了表格結構，實現輕鬆的資料分析與整合。
Nanonets-OCR-s 如何解決您的問題：
透過提供語義標記的結構化 Markdown，Nanonets-OCR-s 簡化了多個領域的工作流程：
對於研究人員和學術界： 輕鬆將包含複雜方程式和詳細表格的研究論文、講義和技術文件數位化，將其準備好用於分析或納入數位檔案和知識庫。
對於法律和金融專業人士： 高效率地處理合約、發票和財務報表，精準擷取文字、識別簽名和表格等關鍵元素，並將其轉換為適合資料庫輸入或自動審核系統的格式。
對於醫療保健和製藥業： 簡化醫療表格、病患記錄和臨床試驗文件的數位化過程，確保準確擷取文字和核取方塊資訊，以利資料輸入與法規遵循。
對於企業使用者： 將包含影像、圖表和表格的內部報告、手冊和簡報轉換為可搜尋、結構化的內容，可為內部知識管理系統和 AI 驅動的洞察提供動力。
為何選擇 Nanonets-OCR-s？
與許多僅提供純文字的傳統 OCR 解決方案不同，Nanonets-OCR-s 提供對文件內容和結構更深入的理解。透過提供智慧格式化的 Markdown，並為方程式、影像、簽名、浮水印和核取方塊等特定元素提供語義標籤，它彌補了非結構化文件影像與現代 AI 應用（尤其是大型語言模型）所需結構化資料之間的鴻溝。這項功能大幅減少了準備文件以進行進階處理所需的手動操作工作量。
結論：
在當今資料驅動的時代，將非結構化文件影像轉化為可操作資訊至關重要。Nanonets-OCR-s 提供您所需強大、精確且具語義感知的 OCR 功能，以釋放這些資料的價值。透過提供適用於 LLM 和其他後續流程的結構化 Markdown 輸出，它加速了您的工作流程並從文件中獲得更深入的洞察。
探索 Nanonets-OCR-s 如何轉變您的文件處理方式。您今日即可透過其與 docext 的整合來試用，或從 Hugging Face 下載模型，將其整合到您自己的應用程式中。
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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