MinerU 是由上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队开发的开源智能数据提取工具，专注于处理复杂 PDF 文档的高效解析与提取。它能够将包含图片、公式、表格等元素的多模态 PDF 文档转化为易于分析的 Markdown 格式，并支持从网页和电子书中提取内容，以提高 AI 语料准备的效率。
MinerU 的性能在多个方面得到了验证和认可。它具备高精度的 PDF 模型解析工具链，支持多种输入模型，能够自动识别乱码，保留文档结构，并将公式转换为 LaTeX 格式。此外，MinerU 还支持 CPU 和 GPU 环境，兼容 Windows、Linux、Mac 平台，具有卓越的性能。
在性能测试方面，MinerU 的技术原理包括 PDF 文档分类预处理、模型解析与内容提取、管线处理以及 PDF 提取结果质检。它使用了一系列先进的模型，如 LayoutLMv3、YOLOv8、UniMERNet 和 PaddleOCR，来实现高质量的文档数据提取。评测结果显示，MinerU 在布局检测、公式检测、公式识别等多个维度上性能远超其他开源模型，识别准确率也非常不错。
MinerU 是一款由上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队开发的开源智能数据提取工具，它在实际应用中已经展现出了卓越的性能和广泛的应用前景。以下是一些成功的应用案例和用户体验分享：
- 学术研究：研究人员可以从学术论文和期刊中提取关键信息，包括文本、公式和图表，支持文献综述和数据分析。MinerU 的高精度 PDF 模型解析工具链，特别是对于包含复杂数学公式的文档，能够准确地识别并转换成 LaTeX 格式，极大地方便了学术交流和技术文档的使用。
- 法律文档处理：法律专业人士使用 MinerU 从合同、法律意见书和其他法律文件中提取条款和证据，提高了工作效率。它能够自动识别并删除页眉、页脚、脚注等非内容元素，净化文档信息，这对于法律文档的清晰阅读和信息提取尤为重要。
- 技术文档管理：工程师和技术作者利用 MinerU 从技术手册和产品文档中提取技术规格和操作步骤，便于知识管理和技术传播。MinerU 支持多种输入模型和自动乱码检测，保留文档结构，这对于技术文档的准确传递非常关键。
- 知识管理和信息检索：企业和组织使用 MinerU 从内部文档库中提取信息，构建知识库，提高了信息检索的效率。MinerU 的多模态内容处理能力，包括图像、表格的识别和提取，使得知识管理更加高效。
- 数据挖掘和自然语言处理（NLP） ：数据科学家和 NLP 研究人员使用 MinerU 提取的数据来训练和优化机器学习模型。MinerU 支持 176 种语言的准确识别，这对于多语言环境下的数据挖掘和模型训练非常有价值。
用户体验方面，MinerU 获得了用户的广泛好评。例如，有用户在 CSDN 博客上分享了使用 MinerU 的体验，称赞其为“照进 RAG 黑暗中的一道光”，并详细描述了 MinerU 在处理复杂 PDF 文档时的出色表现，包括表格识别、多语言支持、获取表格和图片的 caption 等。尽管 MinerU 在某些情况下解析速度较慢，但其在版面元素识别、多栏文档处理和公式解析等方面的优势，使得它成为了一个非常有前景的工具。
