Nougat-base 项目介绍

项目概述

Nougat-base 是一个创新的人工智能模型，专门用于将科学论文PDF文件转换为易于使用的Markdown格式。该项目由Blecher等人在论文《Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents》中首次提出，并在Facebook Research的GitHub仓库中发布。Nougat-base是该项目的基础版本，对应原始仓库中的"0.1.0-base"版本。

技术架构

Nougat模型基于Donut架构，结合了计算机视觉和自然语言处理技术。它的核心组成包括：

1. 视觉编码器：使用Swin Transformer来处理PDF图像输入
2. 文本解码器：采用mBART模型来生成Markdown输出

这种结构使得Nougat能够直接从PDF文件的像素信息中自回归地预测出对应的Markdown文本。

工作原理

Nougat-base的工作流程可以简单概括为以下步骤：

1. 输入：接收科学论文PDF文件的图像
2. 视觉处理：Swin Transformer分析并理解PDF图像的内容和结构
3. 文本生成：mBART模型将视觉信息转换为结构化的Markdown文本
4. 输出：生成易于阅读和编辑的Markdown格式文档

应用场景

Nougat-base模型主要用于学术文献的数字化处理，它可以在以下场景中发挥重要作用：

1. 学术研究：快速将PDF论文转换为可编辑的Markdown格式，便于研究者进行内容分析和引用
2. 数据库建设：协助构建大规模的学术文献数据库，提高文献管理效率
3. 信息检索：通过将PDF转换为文本格式，提升学术文献的搜索和检索效率
4. 辅助阅读：为视障研究者提供更易访问的学术文献格式

使用方法

用户可以直接使用原始的Nougat-base模型来将PDF转换为Markdown。具体的使用方法可以参考Hugging Face提供的文档。此外，用户还可以在模型中心寻找其他经过微调的版本，以满足特定需求。

局限性

虽然Nougat-base在PDF到Markdown的转换中表现出色，但用户在使用时仍需注意以下几点：

1. 模型性能可能受到PDF质量和复杂度的影响
2. 对于特殊格式或非标准学术文献可能存在处理误差
3. 转换结果可能需要人工校对，特别是对于重要的学术内容

项目贡献

Nougat-base的开发为学术文献的数字化处理提供了新的解决方案。它不仅提高了文献处理的效率，也为学术研究和知识管理带来了新的可能性。该项目的开源性质也鼓励了更多研究者参与到模型的改进和应用拓展中。

markdown/text_processing/model_cards/nougat-base/README.md

Nougat model, base-sized version

Nougat model trained on PDF-to-markdown. It was introduced in the paper Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents by Blecher et al. and first released in this repository.

Disclaimer: The team releasing Nougat did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team.

Note: this model corresponds to the "0.1.0-base" version of the original repository.

Model description

Nougat is a Donut model trained to transcribe scientific PDFs into an easy-to-use markdown format. The model consists of a Swin Transformer as vision encoder, and an mBART model as text decoder.

The model is trained to autoregressively predict the markdown given only the pixels of the PDF image as input.

<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/nougat_architecture.jpg" alt="drawing" width="600"/>

<small> Nougat high-level overview. Taken from the <a href="https://arxiv.org/abs/2308.13418">original paper</a>. </small>

Intended uses & limitations

You can use the raw model for transcribing a PDF into Markdown. See the model hub to look for other fine-tuned versions that may interest you.

How to use

We refer to the docs.

BibTeX entry and citation info

@misc{blecher2023nougat,
      title={Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents}, 
      author={Lukas Blecher and Guillem Cucurull and Thomas Scialom and Robert Stojnic},
      year={2023},
      eprint={2308.13418},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG}
}