【AI大模型前沿】Logics-Parsing：阿里巴巴开源的端到端文档解析模型
Logics-Parsing 是阿里巴巴开源的一款基于 Qwen2.5-VL-7B 的端到端文档解析模型。该模型通过监督微调（SFT）和以布局为中心的强化学习（LC-RL）两阶段训练，能够将 PDF 图像直接转换为结构化的 HTML 输出。这一过程不仅简化了文档解析流程，还极大地提升了对复杂文档的处理能力。Logics-Parsing 的设计目标是解决传统文档解析方法在处理复杂布局和高级内容类型时
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前言
在数字化时代，文档处理是众多行业不可或缺的一环，无论是学术研究、商业分析还是教育领域，都需要高效准确地从文档中提取信息。然而，传统的文档解析方法存在诸多局限性，如无法处理复杂布局、对特定内容类型支持不足等。阿里巴巴开源的 Logics-Parsing 模型，凭借其强大的端到端文档解析能力，为这一领域带来了新的突破。
一、项目概述
**Logics-Parsing 是阿里巴巴开源的一款基于 Qwen2.5-VL-7B 的端到端文档解析模型。**该模型通过监督微调（SFT）和以布局为中心的强化学习（LC-RL）两阶段训练，能够将 PDF 图像直接转换为结构化的 HTML 输出。这一过程不仅简化了文档解析流程，还极大地提升了对复杂文档的处理能力。Logics-Parsing 的设计目标是解决传统文档解析方法在处理复杂布局和高级内容类型时的局限性。它支持普通文本、数学公式、表格、化学公式和手写中文字符等多种内容类型，能够准确识别和解析这些复杂内容，为用户提供结构化、易用的文档数据。
二、核心功能
（一）端到端文档解析
Logics-Parsing 采用单模型架构，无需复杂多阶段流水线，可直接从文档图像生成结构化输出，简化了文档解析流程，尤其在处理复杂布局文档时表现出色。
（二）强化学习优化
模型通过两阶段训练，第一阶段 SFT 让模型掌握基础文档理解能力，第二阶段 LC-RL 则通过文本准确性、布局定位和阅读顺序三个奖励组件优化模型，使其更好地理解文档布局和内容逻辑。
（三）高级内容识别
Logics-Parsing 能精准识别复杂科学公式、化学结构和手写中文字符，化学结构还可转换为标准 SMILES 格式，极大地提升了相关领域的文档处理效率。
（四）结构化 HTML 输出
模型输出的 HTML 保留文档逻辑结构，每个内容块都包含类别、边界框坐标和 OCR 文本标签，便于后续数据分析和应用，同时自动过滤页眉、页脚等无关元素。
三、技术揭秘
（一）基于 Qwen2.5-VL-7B 的强大基础
Logics-Parsing 依托 Qwen2.5-VL-7B 模型，继承了其在视觉和语言理解方面的深厚功底。Qwen2.5-VL-7B 是一款强大的视觉语言模型，具备处理复杂视觉和语言任务的能力。Logics-Parsing 通过在这一基础上进行进一步的训练和优化，为文档解析提供了坚实的技术支撑。
（二）两阶段训练架构
- 监督微调（SFT）阶段：使用超过 30 万张页面级文档图像进行训练，涵盖多种内容类型，使模型学习生成结构化 HTML 输出。
- 布局为中心的强化学习（LC-RL）阶段：通过 Group Relative Policy Optimization（GRPO）对 8,000 个高难度样本进行训练，优化文本准确性、布局定位和阅读顺序。
（三）多组件奖励函数
LC-RL 阶段引入多组件奖励函数，包括字符级相似度奖励、定位准确性奖励和逻辑阅读流奖励，直接针对 token 级别监督的局限性，提升模型整体性能。
四、基准评测
Logics-Parsing 在 LogicsParsingBench 基准测试中取得了卓越成绩，该基准涵盖 1,078 张页面级 PDF 图像，包含九个主要类别和二十多个子类别。在纯文本、化学结构和手写内容解析方面，Logics-Parsing 的表现显著优于其他同类方法。
五、应用场景
（一）学术领域
在学术研究中，Logics-Parsing 能高效解析学术论文，提取关键信息，为科研人员提供有力支持。无论是多栏排版的复杂论文，还是包含复杂数学公式和化学结构的科研报告，Logics-Parsing 都能准确识别和解析，帮助科研人员快速获取所需数据，提升研究效率。
（二）教育行业
在教育领域，Logics-Parsing 在处理教学材料、试卷和手写笔记等方面表现出色。它能够准确识别和解析手写中文字符，为教育工作者提供更高效的教学工具。无论是教学材料的数字化处理，还是学生试卷的自动评分，Logics-Parsing 都能发挥重要作用，辅助教育工作者提升教学效率。
（三）商业领域
在商业领域，企业分析师可利用 Logics-Parsing 解析商业文档和报告，快速提取数据和信息，为决策提供依据。无论是市场调研报告、财务报表还是业务流程文档，Logics-Parsing 都能准确解析，帮助企业在竞争激烈的市场中快速做出决策。
（四）出版行业
在出版行业，Logics-Parsing 适用于报纸、杂志和海报等复杂排版文档的解析，助力出版行业数字化转型。它能够准确识别和解析复杂排版的文档，为出版商提供更高效的内容处理工具，提升出版效率和质量。
六、快速使用
（一）安装
在开始使用 Logics-Parsing 之前，需要先进行环境配置。以下是安装步骤：
conda create -n logis-parsing python=3.10
conda activate logis-parsing
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
（二）下载模型权重
# 从 Modelscope 下载
pip install modelscope
python download_model.py -t modelscope
# 从 Hugging Face 下载
pip install huggingface_hub
python download_model.py -t huggingface
（三）推理
在下载完模型权重后，可以进行推理操作。以下是推理的命令：
python3 inference.py --image_path PATH_TO_INPUT_IMG --output_path PATH_TO_OUTPUT --model_path PATH_TO_MODEL
七、结语
Logics-Parsing 以其卓越的性能和广泛的应用前景，为文档解析领域带来了新的变革。它不仅简化了文档解析流程，还提升了对复杂文档和高级内容的处理能力。未来，随着技术的不断发展，Logics-Parsing 有望在更多领域发挥更大的作用。无论是学术研究、教育、商业还是出版行业，Logics-Parsing 都将为用户提供更高效、更准确的文档处理解决方案，助力各行业的数字化转型。
八、项目地址
- GitHub 仓库：https://github.com/alibaba/Logics-Parsing
- Hugging Face 模型库：https://huggingface.co/Logics-MLLM/Logics-Parsing)
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.19760
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