Skill: smseow001/logics-parsing (version 1.0.0)

--- name: logics-parsing description: 阿里文档智能解析工具 - 将PDF/图片转结构化HTML。支持复杂布局、公式识别、化学结构、代码块、流程图、乐谱等。 --- # Logics-Parsing 文档解析工具 > 阿里文档智能解析 v1/v2 | GitHub 1.3k ⭐ > 文档图片 → 结构化 HTML | 复杂布局 | 公式识别 | 化学结构 | 代码块 --- ## 一、核心定位 本技能整合阿里巴巴 Logics-Parsing 文档解析工具，核心理念： > **End-to-End Document Parsing** > 从文档图片直接输出结构化结果，无需复杂 pipeline --- ## 二、版本对比 | 维度 | v1 | v2（推荐）| |------|-----|---------| | **发布** | 2025-09 | 2026-02 | | **性能** | 基础 SOTA | 全面领先 | | **LogicsDocBench** | 基准 | **82.16** 分 | | **OmniDocBench** | 基准 | **93.23** 分 | | **Parsing-2.0** | ❌ 不支持 | ✅ 支持 | | **结构化内容** | 公式/化学 | + 流程图/乐谱/代码 | --- ## 三、核心能力 ### 3.1 支持的内容类型 | 类型 | 输出格式 | 说明 | |------|---------|------| | **文本段落** | HTML `<p>` | 自动识别标题/页眉/页脚 | | **表格** | HTML Table | 跨页表格合并 | | **科学公式** | LaTeX / MathML | 复杂公式精准识别 | | **化学结构** | SMILES 格式 | 分子式标准化 | | **流程图** | Mermaid 语法 | v2 新增 | | **乐谱** | ABC Notation | v2 新增 | | **代码块** | 语法高亮代码 | v2 新增 | | **手写内容** | 独立标注 | 区分打印/手写 | ### 3.2 输出结构 ```html <div class="content-block" category="formula" bbox="[x1,y1,x2,y2]"> <!-- 公式内容 + 坐标 + OCR 文本 --> </div> ``` 每个元素包含： - **category**: 元素类型（paragraph/table/formula/figure 等） - **bbox**: 边界框坐标 - **text**: OCR 识别文本 --- ## 四、 Benchmarks 性能 ### 4.1 LogicsDocBench（自建基准） | 模型 | 总体分数 | |------|---------| | **Logics-Parsing-v2** | **82.16** ✅ | | GPT-5 | 46.0 | | Gemini 2.5 pro | 26.0 | | Qwen2.5VL-72B | 34.9 | | SmolDocling | 92.7 | ### 4.2 OmniDocBench-v1.5（公开基准） | 模型 | 总体分数 | |------|---------| | **Logics-Parsing-v2** | **93.23** ✅ | | GPT-5 | 46.0 | | Gemini 2.5 pro | 46.0 | | Qwen2VL-72B | 35.9 | | Doubao-1.6 | 31.7 | --- ## 五、安装方式 ### 5.1 基础安装（推荐 v2） ```bash # 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/alibaba/Logics-Parsing.git cd Logics-Parsing # 2. 创建环境（Python 3.10） conda create -n logics-parsing python=3.10 conda activate logics-parsing # 3. 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 4. 下载模型（Modelscope） pip install modelscope python download_model_v2.py -t modelscope # 或从 HuggingFace pip install huggingface_hub python download_model_v2.py -t huggingface ``` ### 5.2 快速安装（仅 v1） ```bash conda create -n logics-parsing python=3.10 conda activate logics-parsing pip install -r requirements.txt # 下载模型 python download_model.py -t modelscope ``` --- ## 六、快速开始 ### 6.1 v2 推理命令 ```bash python3 inference_v2.py \ --image_path PATH_TO_INPUT_IMG \ --output_path PATH_TO_OUTPUT \ --model_path PATH_TO_MODEL ``` ### 6.2 v1 推理命令 ```bash python3 inference.py \ --image_path PATH_TO_INPUT_IMG \ --output_path PATH_TO_OUTPUT \ --model_path PATH_TO_MODEL ``` ### 6.3 Python API ```python from logics_parsing import LogicsParser # 初始化 parser = LogicsParser(model_path="path/to/model") # 解析文档 result = parser.parse("document.jpg") # 输出 HTML print(result.html) # 输出结构化 JSON print(result.to_json()) ``` --- ## 七、应用场景 ### 7.1 学术文档处理 | 场景 | 能力 | |------|------| | **论文 PDF 解析** | 提取公式/表格/参考文献 | | **化学论文** | SMILES 格式分子结构 | | **数学讲义** | LaTeX 公式精准提取 | | **教科书** | 复杂布局（多栏/跨页）处理 | ### 7.2 商业文档处理 | 场景 | 能力 | |------|------| | **合同解析** | 条款表格结构化 | | **财务报表** | 数字表格提取 | | **发票识别** | 表单字段提取 | | **报纸剪报** | 复杂排版处理 | ### 7.3 Parsing-2.0 场景（v2 新增） | 场景 | 输出格式 | |------|---------| | **流程图** | Mermaid 代码 | | **乐谱** | ABC Notation | | **代码块** | 语法高亮代码 | | **Pseudocode** | 结构化伪代码 | --- ## 八、输出示例 ### 8.1 输入 ``` [复杂布局学术论文图片，包含多栏文字、跨页表格、化学结构式] ``` ### 8.2 结构化输出（HTML） ```html <div class="content-block" category="paragraph" bbox="[120,340,580,420]"> <p>We introduce a new document parsing model...</p> </div> <div class="content-block" category="formula" bbox="[200,450,400,520]"> <span class="latex">E = mc^2</span> </div> <div class="content-block" category="chemistry" bbox="[100,550,300,700]"> <span class="smiles">CC(=O)OC(=O)C</span> </div> <div class="content-block" category="table" bbox="[50,750,600,900]"> <table> <tr><td>Method</td><td>Score</td></tr> <tr><td>Logics-Parsing</td><td>82.16</td></tr> </table> </div> ``` --- ## 九、与其他技能关联 | 本技能 | 关联技能 | 关系 | |--------|---------|------| | Logics-Parsing | `ai-research-tools` | 论文解析 + 科研自动化 | | Logics-Parsing | `browser-use` | 网页内容抓取 + 解析 | | Logics-Parsing | `obsidian-handbook` | 解析结果存入 Obsidian | | Logics-Parsing | `math-theory-notes` | 数学公式识别 | --- ## 十、常见问题 | 问题 | 解决方案 | |------|---------| | **模型下载慢** | 使用 Modelscope（国内推荐）| | **显存不足** | 减小 `image_size` 参数 | | **OCR 乱码** | 检查字体配置 | | **表格识别不准** | 使用 v2 版本性能更优 | --- ## 十一、注意事项 ``` ⚠️ 注意事项： - Python 3.10+ required - 需要 GPU（推荐 8GB+ 显存） - 模型文件较大（~2GB），下载需要网络 - 部分功能需要额外字体支持 ``` --- ## 十二、使用方式 ### 触发场景 ``` 用户说「解析这篇 PDF」→ 调用 Logics-Parsing v2 用户说「提取论文公式」→ 调用 Logics-Parsing 用户说「识别化学结构式」→ SMILES 格式输出 用户说「将 PDF 转 HTML」→ 结构化 HTML 输出 用户说「解析乐谱」→ v2 Parsing-2.0 功能 ``` ### 组合使用 ``` 用户：「帮我把这篇论文的关键公式和表格提取出来」 → 使用 Logics-Parsing v2 解析 → 提取公式（LaTeX）+ 表格（HTML） → 存入 Obsidian 或知识库 ``` --- *本技能整合阿里 Logics-Parsing 文档解析工具的完整安装与使用指南*


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