--- language: - zh license: other pretty_name: FinePDFs OCR Training V1 Sample size_categories: - n<1K task_categories: - image-to-text task_ids: - document-question-answering tags: - ocr - document-understanding - chinese - pdf - parquet - sample configs: - config_name: all data_files: - split: train path: data/train/**/*.parquet - config_name: text_no_table data_files: - split: train path: data/train/text_no_table/*.parquet - config_name: text_table_region data_files: - split: train path: - data/train/text_table_region_only/*.parquet - data/train/text_table_region_and_table_expert/*.parquet - config_name: table_expert data_files: - split: train path: - data/train/table_expert_only/*.parquet - data/train/text_table_region_and_table_expert/*.parquet --- # FinePDFs OCR Training V1 Sample 这是 FinePDFs 中文 PDF OCR 训练数据 HuggingFace 发布格式的小样例。每条样本对应一个 PDF 页面图像,包含原图、MinerU doctag 伪标签、GLM/Paddle doctag 参考结果、一致性评分指标和训练目标分类。 ## 规模 | 分区 | 样本数 | |---|---:| | `text_no_table` | 8 | | `text_table_region_only` | 8 | | `table_expert_only` | 8 | | `text_table_region_and_table_expert` | 8 | | total unique rows | 32 | 总大小约 11.14 MiB。 ## 构建流程 数据集按下面流程构建: 1. 从 FinePDFs 中文 PDF 数据中下载 PDF,并过滤非简体中文材料。 2. 将 PDF 拆分为单页图像,记录页面来源、尺寸、文件哈希等元信息。 3. 对页面图像进行去重、图片质量过滤和 embedding 检索过滤,保留适合 OCR 训练的数据。 4. 分别调用 MinerU、GLM OCR 和 PaddleOCR-VL 获取页面识别结果。 5. 将 OCR 结果转换为统一的 doctag 表示,其中 `mineru_doctags` 作为主要训练伪标签。 6. 使用 MinerU 与 GLM 的结果计算一致性指标,包括文本编辑距离、表格 TEDS、表格 cell 文本编辑距离和 cell 字符准确率。 7. 根据一致性指标筛选训练样本,并按训练用途划分为文本专家-无表格、文本专家-含表格和表格专家三类。 8. 将通过筛选的样本写成 parquet,上传时只保留训练所需字段和可审计的评分字段。 `mineru_doctags` 是经过一致性筛选后的模型伪标签,不是人工逐字校对标注。 ## 筛选口径 三类训练数据使用以下条件筛选: - `text_no_table`(文本专家-无表格):页面不含表格,且 MinerU/GLM 文本编辑距离 `mineru_glm_text_ed <= 0.30`。 - `text_table_region`(文本专家-含表格):页面含表格,且表格外文本编辑距离 `mineru_glm_text_ed <= 0.30`。这类数据用于提升表格外文本识别能力,并要求模型能表示表格区域,但不要求表格内部结构和内容完全准确。 - `table_expert`(表格专家):页面含表格,且 `mineru_glm_table_teds >= 0.70`、`mineru_glm_table_cell_text_ed <= 0.30`、`mineru_glm_table_cell_char_acc >= 0.70`。这类数据用于训练表格结构和表格内容识别能力。 ## 数据组织 样本按物理分区去重存储: - `text_no_table`: 文本专家-无表格。 - `text_table_region_only`: 只属于文本专家-含表格。 - `table_expert_only`: 只属于表格专家。 - `text_table_region_and_table_expert`: 同时属于文本专家-含表格和表格专家。 `text_table_region` 和 `table_expert` 两个逻辑 config 会共享重叠 combo 文件,但物理 parquet 只保存一份。 ## 关键字段 - `image`: 原始页面图像,使用 HuggingFace `Image` feature,可在数据集页面直接预览。 - `mineru_doctags`: MinerU doctag 伪标签,训练主标签。 - `finepdfs_split`: 原始 FinePDFs split。 - `finepdfs_shard`: 原始 FinePDFs parquet shard,相对 FinePDFs `data/` 目录。 - `finepdfs_row_index`: 原始 FinePDFs parquet shard 内的 0-based 行号。 - `finepdfs_id`: 原始 FinePDFs 记录 id。 - `finepdfs_url`: 原始 PDF URL。 - `pdf_page_number`: PDF 页码,1-based。 - `glm_doctags`: GLM doctag。 - `paddle_doctags`: Paddle doctag,如存在。 - `is_text_no_table`: 是否属于文本专家-无表格训练任务。 - `is_text_table_region`: 是否属于文本专家-含表格训练任务。 - `is_table_expert`: 是否属于表格专家训练任务。 - `mineru_glm_text_ed`: MinerU/GLM 文本编辑距离。 - `mineru_glm_table_teds`: 表格 TEDS。 - `mineru_glm_table_cell_text_ed`: 表格 cell 文本编辑距离。 - `mineru_glm_table_cell_char_acc`: 表格 cell 字符准确率。