近期，人工智能及大數(shù)據(jù)科技企業(yè)合合信息，持續(xù)突破版面分析技術(shù)在版面分割、區(qū)域間的邏輯關系處理等方面的難題，通過智能文字識別、智能圖像處理等核心技術(shù)，助力使用者從各類復雜的圖片文檔中精準獲取信息。

合同、發(fā)票、檔案等，在被拍照、掃描成電子文檔的過程中，時常存在漏字、錯位現(xiàn)象。這里有個關鍵技術(shù)點----版面分析，對文字識別效果，產(chǎn)生影響。

版面分析任務被分為物理版面分析（或稱為幾何版面分析）和邏輯版面分析兩類，前者主要解決區(qū)域分割問題，后者則關注區(qū)域之間的邏輯關系或閱讀順序。

合合信息基于深度學習的方法，結(jié)合文本區(qū)域的幾何坐標、視覺特征、文本語義等多種模態(tài)信息，對文本閱讀順序進行預測，顯著提升分類結(jié)果。

合合信息表格結(jié)構(gòu)解析方法，在邏輯版面分析中也發(fā)揮了重要作用，主要包括自上而下的方法、自下而上的方法以及端到端圖像到標記的方法等。在財報相關表格識別測試中，有線表的識別單元格結(jié)構(gòu)準確率高于98%；無線表的識別中，在保證表格區(qū)域內(nèi)容的完整性的同時，檢測準確率較傳統(tǒng)方法顯著提升。

對于研究人員或?qū)W生群體而言，版面分析與OCR技術(shù)的結(jié)合，可以廣泛應用于課件、試卷、作業(yè)、學術(shù)論文等材料的數(shù)字化處理，自動識別和提取多種教育類文檔文本、圖像、公式、表格等元素，進行不同場景的應用，簡化教學和學習過程。

商務場景中，版面分析與OCR技術(shù)能自動識別和提取財務數(shù)據(jù)、圖表、文本等信息，并將印刷財報轉(zhuǎn)換為可分析的電子數(shù)據(jù)。在處理不同類型的財務報表時，能夠提升報告分析效率和準確性，幫助相關人員實現(xiàn)公司財務報告、審計報告、年度報告等文件的自動處理和分析。

版面分析相關技術(shù)還可作用于文化保護，通過自動識別和提取各種類型書籍的表格、圖像信息，將不同時代、多種印刷版式、多種概念的紙質(zhì)圖樣，按照符合人類理解的格式進行電子化存儲，幫助實現(xiàn)文獻、古籍、報紙、雜志等資料的數(shù)字化和知識管理。

相關研究表明，現(xiàn)階段，針對復雜版面文檔和拍照變形文檔的分析識別，仍存在性能不足的情況，需要更多的研究機構(gòu)及科技企業(yè)加入，共同推動理論的研究與應用的突破。