MinerU 解析器是由阿里巴巴通义实验室推出的一款专注于高质量文档结构化提取的工具，主要用于将 PDF、扫描件等非结构化或半结构化文档（尤其是科研论文、技术报告、书籍等）智能解析为结构化的 Markdown 或 JSON 格式，保留原始文档的语义层级（如标题、段落、公式、表格、图片、参考文献等）。
主要特点：
- 高精度布局分析
能准确识别文档中的多栏排版、图文混排、页眉页脚、浮动图表等复杂布局。 - 语义结构还原
不仅提取文字，还能理解并还原文档的逻辑结构，例如：- 章节标题层级（H1, H2, H3...）
- 段落与列表
- 数学公式（支持 LaTeX 输出）
- 表格（转为 Markdown 表格或 HTML）
- 图片及其题注（caption）
- 支持多种输入格式
- PDF（包括扫描版 PDF，需配合 OCR）
- 图像（如 JPG、PNG，通过 OCR 识别）
- 开源与本地部署
MinerU 是开源项目（GitHub 上可获取），支持在本地运行，保障数据隐私，适用于企业或研究场景。 - 面向大模型预训练/微调的数据准备
特别适合用于构建高质量的文本-结构对齐数据集，为训练或微调大语言模型（LLM）、多模态模型提供干净、结构化的语料。
典型应用场景：
- 学术论文自动解析（如 arXiv 文档结构化）
- 技术文档知识库构建
- 教材/书籍数字化
- RAG（检索增强生成）系统中的文档预处理
- 构建高质量预训练语料（如用于训练 Qwen 等大模型）
项目信息：
- GitHub 地址：
https://github.com/opendatalab/MinerU - 开源协议：Apache 2.0
- 依赖技术：结合了 OCR（如 PaddleOCR）、版面分析、公式识别（LaTeX）、表格识别等模块
示例输出（简化）：
输入一篇 PDF 论文 → 输出如下 Markdown：
# Introduction Recent advances in large language models (LLMs) have shown... ## Related Work Prior research includes... ### Table 1: Model Comparison | Model | Params | Accuracy | |-------|--------|----------| | A | 7B | 85% | $$ \mathcal{L} = \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2 $$
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