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Open ASR 排行榜 对 Hugging Face Hub 上的语音识别模型进行排名和评估。我们报告平均 WER（字错误率）（⬇️ 越低越好）和 RTFx（实时因子）（⬆️ 越高越好），模型根据其平均 WER 从低到高进行排名。

MinerU是一款功能强大、操作简单的文档解析工具。它不仅支持多种格式和导入方式，还能精准提取复杂元素，适用于多种场景。无论是学术研究、数据分析还是日常办公，MinerU都能为你带来流畅、准确的解析体验。在科研、学习和工作中，处理复杂文档格式一直是一个让人头疼的问题。无论是科技文献中的公式、表格，还是多语言扫描版PDF，传统工具往往难以满足高效、精准的解析需求。而今天要介绍的 MinerU，正是一款专为解决这些问题而生的免费文档解析神器。它不仅能精准提取复杂元素，还支持多种格式一键转换，适用于从机器学习到大模型语料生产的多种场景。 全格式兼容，轻松导入 MinerU 的一大亮点是其强大的格式兼容性。无论你的文档是 PDF、Word、PPT 还是图片，MinerU 都能轻松应对。通过简单的拖拽、截图或批量上传，你就可以快速将文件导入工具中，无需繁琐的操作。 支持格式：PDF、Word、PPT、图片等主流文档类型。 操作便捷：拖拽、截图、批量上传，一键完成导入。 智能识别：自动检测扫描版PDF和乱码PDF，并启用OCR功能，支持84种语言的检测与识别。 复杂元素精准提取 对于科技文献、学术论文等包含复杂排版的文档，MinerU 表现尤为出色。它能够精准定位并提取图表、公式等复杂元素，确保内容完整且语义连贯。 精准定位：自动识别文档中的图表、公式、表格等复杂元素，并进行精准提取。 结构保留：输出结果保留原文档的标题、段落、列表等结构，确保逻辑清晰。 多模态解析：支持图像描述、表格标题、脚注等内容的提取，适配多种使用场景。 多场景极速输出 MinerU 不仅擅长解析文档，还提供了丰富的输出格式选择，满足不同场景的需求。无论是用于机器学习训练、大模型语料生产，还是构建 RAG（检索增强生成）系统，MinerU 都能提供高效的解决方案。 多种输出格式： Markdown：适合多模态与NLP任务。 JSON：按阅读顺序排序，便于后续处理。 LaTeX：自动识别并转换公式，极大提升科研效率。 HTML：自动转换表格，方便网页展示。 可视化支持：提供 layout 可视化、span 可视化等功能，便于高效确认输出效果与质检。 技术亮点与性能优化 MinerU 在技术层面同样表现出色，兼顾了易用性与性能优化： 跨平台支持：兼容 Windows、Linux 和 Mac 平台，满足不同用户的设备需求。 硬件加速：支持纯 CPU 环境运行，同时可选 GPU(CUDA)、NPU(CANN)、MPS 加速，显著提升处理速度。 高精度 OCR：针对扫描版PDF和乱码文档，MinerU 内置高精度OCR功能，支持84种语言的检测与识别。 主要功能一览 MinerU 的核心功能覆盖了文档解析的方方面面，帮助用户高效完成复杂的文档处理任务： 删除冗余元素：自动移除页眉、页脚、脚注、页码等内容，确保输出文本语义连贯。 阅读顺序优化：输出符合人类阅读习惯的文本，无论是单栏、多栏还是复杂排版都能轻松应对。 公式与表格转换： 自动识别并转换公式为 LaTeX 格式。 自动识别并转换表格为 HTML 格式。 多语言支持：OCR 功能支持84种语言，满足国际化需求。 灵活输出：支持多种格式输出（Markdown、JSON、LaTeX、HTML 等），适配多种应用场景。 适用场景广泛 MinerU 的设计初衷是为了服务于科研和技术发展，但它的应用范围远不止于此。以下是一些典型的应用场景： 机器学习与大模型训练：将大量文档转化为高质量的训练数据，助力模型语料生产。 RAG 系统构建：为检索增强生成系统提供结构化数据支持。 学术研究：快速解析科技文献，提取关键信息，提升科研效率。 企业办公：批量处理合同、报告等文档，节省人工整理时间。 为什么选择 MinerU？ 相比其他文档解析工具，MinerU 的优势在于其全面性和精准性。它不仅能够处理各种复杂文档，还能根据用户需求输出多样化的结果。更重要的是，MinerU 完全免费，且持续优化以解决科技文献中的符号转化问题，为大模型时代的技术进步贡献力量。

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Qwen Chat是阿里通义团队在海外市场推出了一款全新的AI助手，可以看作是通义千问的海外版，这款助手基于开源的Open WebUI框架开发而成。

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