In this report, we introduce DocXChain, a powerful open-source toolchain for document parsing, which is designed and developed to automatically convert the rich information embodied in unstructured documents, such as text, tables and charts, into structured representations that are readable and manipulable by machines. Specifically, basic capabilities, including text detection, text recognition, table structure recognition and layout analysis, are provided. Upon these basic capabilities, we also build a set of fully functional pipelines for document parsing, i.e., general text reading, table parsing, and document structurization, to drive various applications related to documents in real-world scenarios. Moreover, DocXChain is concise, modularized and flexible, such that it can be readily integrated with existing tools, libraries or models (such as LangChain and ChatGPT), to construct more powerful systems that can accomplish more complicated and challenging tasks. The code of DocXChain is publicly available at:~\url{https://github.com/AlibabaResearch/AdvancedLiterateMachinery/tree/main/Applications/DocXChain}


翻译:本报告介绍DocXChain——一个用于文档解析的强大开源工具链,其设计与开发旨在将非结构化文档中蕴含的丰富信息(如文本、表格和图表)自动转换为机器可读、可操作的结构化表示。具体而言,该工具链提供了文本检测、文本识别、表格结构识别和版面分析等基础能力。在这些基础能力之上,我们还构建了一套功能完备的文档解析流水线,包括通用文本读取、表格解析和文档结构化,以驱动实际场景中多样化的文档相关应用。此外,DocXChain具有简洁、模块化和灵活的特点,便于与现有工具、库或模型(如LangChain和ChatGPT)集成,以构建更强大的系统,完成更复杂、更具挑战性的任务。DocXChain的代码已开源,公开地址为:\url{https://github.com/AlibabaResearch/AdvancedLiterateMachinery/tree/main/Applications/DocXChain}

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