文档多模态识别工具对比：MinerU、PaddleOCR、Marker

文档多模态识别工具对比：MinerU、PaddleOCR、Marker

一、功能定位与核心特性

1. MinerU

   • 官网：https://github.com/opendatalab/MinerU
   • 定位：端到端的PDF解析工具，专注于中文场景优化，支持复杂文档元素（表格、公式、图表）的提取与结构化输出（Markdown/JSON）。
   • 核心技术：
     • 布局检测：基于LayoutLMv3和YOLOv8模型；
     • OCR引擎：PaddleOCR中文优化版；
     • 公式识别：UniMERNet模型，支持行内/行间公式；
     • 表格处理：结合PaddleOCR+TableMaster，但表格解析能力较弱。
   • 适用场景：中文论文、教材、研报等结构化文档解析，适合需要高精度中文OCR和版面分析的用户。

2. PaddleOCR

   • 官网：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
   • 定位：通用OCR工具包，覆盖文本检测、表格识别、公式识别等全流程任务，生态扩展性强。
   • 核心技术：
     • 文本检测：DB算法；
     • 文本识别：CRNN和SVTR模型；
     • 表格识别：SLANet_Plus模型；
     • 多语言支持：80+语言（中文优化最佳）。
   • 适用场景：发票、车牌、手写体等图像OCR，需自定义处理流程的开发者和企业。

3. Marker

   • 官网：https://github.com/VikParuchuri/marker
   • 定位：PDF快速转Markdown工具，注重多语言支持和轻量化部署。
   • 核心技术：
     • OCR引擎：Surya模型（多语言支持，中文效果较差）；
     • 版面分析：基于深度学习模型；
     • 公式转换：支持LaTeX输出。
   • 适用场景：英文论文、技术文档的格式转换，适合需要快速生成结构化Markdown的用户。

二、核心差异对比

三、典型应用场景

1. MinerU：

   • 医学论文解析：精准提取中文论文中的标题层级、公式和图表；
   • 教科书数字化：支持复杂版面的教材转Markdown，保留阅读顺序。

2. PaddleOCR：

   • 发票识别：高精度提取金额、税号等关键字段；
   • 手写体处理：通过微调模型适应个性化需求。

3. Marker：

   • 英文论文转换：快速生成带LaTeX公式的Markdown文件；
   • 技术文档归档：批量处理多语言PDF，生成结构化HTML。

四、总结与选型建议

• 优先选择MinerU：需处理中文文档且对版面分析要求高（如学术研究、出版行业）；
• 优先选择PaddleOCR：需定制化OCR能力（如企业级票据识别、多语言混合场景）；
• 优先选择Marker：英文文档快速转换且轻量化部署（如个人开发者、技术写作）。

三者均开源免费，但生态支持差异显著：MinerU有OpenDataLab团队持续维护，PaddleOCR生态最完善，Marker则以极简API见长。