Джерело
ШІ: Від теорії до практики | MinerU — безкоштовний інструмент, який витягує текст і структуру з буд...
42 Охват/переглядів
2026-06-28 12:59
Повідомлення №12405
MinerU — безкоштовний інструмент, який витягує текст і структуру з будь-якого документа
PDF з відсканованим текстом, складними таблицями і формулами — це завжди проблема для копіювання. MinerU вирішує її локально і безкоштовно. MinerU — витягує текст, зображення, таблиці і формули з PDF, DOCX, PPTX, XLSX і зображень, конвертуючи їх у структурований Markdown або JSON. Автоматично визначає скановані і "побиті" PDF та вмикає OCR для них.Підтримка 109 мов для розпізнавання тексту. Є вбудований CLI, FastAPI і Gradio WebUI для локального запуску та розгортання кількох сервісів. Працює в чистому CPU-середовищі, підтримує GPU і MPS-прискорення. Окремо корисно для студентів: офіційно підтримується нативний парсинг DOCX з високоточними результатами без вигаданих фактів — порівняно зі старим способом конвертації DOCX у PDF, швидкість зросла у десятки разів. Сумісний з Windows, Linux і Mac. Відкритий код під ліцензією на базі Apache 2.0.
👉 MinerU на GitHub#Корисні_нейронкиПідписатись на канал: ШІ: Від теорії до практики
PDF з відсканованим текстом, складними таблицями і формулами — це завжди проблема для копіювання. MinerU вирішує її локально і безкоштовно. MinerU — витягує текст, зображення, таблиці і формули з PDF, DOCX, PPTX, XLSX і зображень, конвертуючи їх у структурований Markdown або JSON. Автоматично визначає скановані і "побиті" PDF та вмикає OCR для них.Підтримка 109 мов для розпізнавання тексту. Є вбудований CLI, FastAPI і Gradio WebUI для локального запуску та розгортання кількох сервісів. Працює в чистому CPU-середовищі, підтримує GPU і MPS-прискорення. Окремо корисно для студентів: офіційно підтримується нативний парсинг DOCX з високоточними результатами без вигаданих фактів — порівняно зі старим способом конвертації DOCX у PDF, швидкість зросла у десятки разів. Сумісний з Windows, Linux і Mac. Відкритий код під ліцензією на базі Apache 2.0.
👉 MinerU на GitHub#Корисні_нейронкиПідписатись на канал: ШІ: Від теорії до практики