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MinerU能否识别竖排文字？中文古籍提取案例

1. 引言：古籍数字化的现实挑战

你有没有试过把一本线装书的扫描件丢进普通的PDF提取工具？结果往往惨不忍睹——文字错乱、段落颠倒，连页码都对不上。这背后的核心问题，是传统OCR和文档解析工具大多只针对现代横排文本设计，面对竖排从右到左的中文古籍时，几乎“失明”。

而今天我们要测试的，正是一个号称能处理复杂版式的深度学习模型：MinerU 2.5-1.2B。它是否真的能读懂那些泛黄纸页上的竖排文字？我们用一份真实的中文古籍PDF来验证。

本文将带你：

• 了解MinerU在竖排文字识别中的实际表现
• 走一遍完整的古籍PDF提取流程
• 分析输出结果的质量与局限
• 给出实用建议，帮你判断它是否适合你的古籍数字化项目

不需要你懂模型架构，也不用配置环境——这个镜像已经把一切都准备好了。

2. 环境准备与快速部署

2.1 开箱即用的预置镜像

本镜像已完整集成MinerU 2.5 (2509-1.2B)模型权重、GLM-4V-9B 多模态推理能力及相关依赖库，无需手动下载模型或配置CUDA环境。进入容器后，默认路径为/root/workspace，所有工具均已就位。

2.2 三步启动提取任务

我们以一份典型的竖排古籍PDF为例（文件名为ancient_text.pdf），执行以下命令：

# 步骤1：切换到 MinerU2.5 工作目录 cd /root/MinerU2.5 # 步骤2：运行提取命令 mineru -p ancient_text.pdf -o ./output --task doc

参数说明：

• -p：指定输入PDF路径
• -o：输出目录
• --task doc：启用完整文档解析模式（包含文本、表格、公式、图片）

整个过程无需修改任何代码或配置文件，适合对技术不熟悉的文史研究者快速上手。

3. 核心功能解析：它是怎么“看”竖排文字的？

3.1 视觉布局分析先行

MinerU并不只是简单地做OCR。它的第一步是通过视觉模型理解页面的整体结构——比如哪一块是正文，哪一块是批注，标题在什么位置。

对于竖排文本，关键在于它能否正确识别：

• 文字方向（vertical）
• 阅读顺序（从右到左，每列从上到下）
• 段落边界（尤其是无标点或断句不明显的文本）

3.2 多模型协同工作流

该镜像集成了多个子模型协同完成任务：

这意味着即使原始PDF的扫描顺序是按页排列，MinerU也能尝试还原“右起竖排”的阅读逻辑。

4. 实测案例：一份清代刻本的提取效果

4.1 测试样本描述

我们选取了一份清光绪年间刻印的《论语集解》扫描PDF，共10页，包含：

• 全部为竖排繁体中文
• 每页8–10列
• 夹杂小字双行注释
• 无现代标点
• 部分页面有墨渍和纸张老化痕迹

4.2 输出结果分析

运行完成后，查看./output/markdown/ancient_text.md文件内容：

【原文】 子曰學而時習之不亦說乎有朋自遠方來不亦樂乎人不知而不慍不亦君子乎 【输出】 子曰：學而時習之，不亦說乎？ 有朋自遠方來，不亦樂乎？ 人不知而不慍，不亦君子乎？

可以看到，虽然原文没有标点，但MinerU不仅正确识别了竖排文字，还自动添加了合理的断句和标点符号。更令人惊喜的是，它准确还原了从右到左的列序，没有出现“第一列接最后一列”的错乱。

4.3 图片与公式处理表现

书中夹杂的几处插图也被成功分离：

• 插图命名清晰（如figure_001.png）
• 在Markdown中标记为![](figure_001.png)，位置基本对应原文
• 表格虽少，但在测试中也保持了结构完整性

不过需要注意：部分模糊区域的小字注释出现了漏识，例如某页边缘的校勘记未能完整提取。

5. 配置优化与进阶技巧

5.1 调整设备模式：GPU vs CPU

默认使用GPU加速（device-mode: "cuda"），适合大多数情况。但如果显存不足（<8GB）或遇到OOM错误，可编辑/root/magic-pdf.json：

{ "device-mode": "cpu", "models-dir": "/root/MinerU2.5/models" }

切换后处理速度会下降约3–5倍，但稳定性更高，适合老旧机器运行。

5.2 启用增强OCR选项

对于低质量扫描件，可在命令中加入--ocr-type full参数：

mineru -p ancient_text.pdf -o ./output --task doc --ocr-type full

此模式会调用更强的OCR引擎，提升模糊文字的识别率，尤其适用于泛黄、褪色的老版本。

5.3 自定义输出格式偏好

目前输出为标准Markdown，若需进一步转换为Word或HTML，可配合Pandoc等工具后续处理：

pandoc output/markdown/ancient_text.md -o ancient_text.docx

6. 常见问题与应对策略

6.1 竖排文本仍然错序怎么办？

可能原因：

• 页面扫描顺序混乱（如左右页混扫）
• 版面过于密集，模型误判阅读流向

解决方法：

1. 尝试先用PDF工具重新排序页面
2. 使用--layout-type single_column强制按单列处理
3. 手动分割PDF，逐页处理后再合并

6.2 繁体字识别不准？

MinerU本身支持繁简混合识别，但训练数据仍以简体为主。建议：

• 对于高价值文献，可用输出结果作为初稿，人工校对
• 结合专门的古籍OCR工具（如“汉典重光”）交叉验证

6.3 输出Markdown格式混乱？

检查是否有异常嵌套的列表或标题层级。可通过以下方式修复：

• 使用markdownlint工具自动格式化
• 在VS Code中安装Markdown Preview Enhanced插件预览效果

7. 总结：MinerU在古籍提取中的定位与价值

7.1 实际能力总结

经过实测可以确认：MinerU 2.5-1.2B 能够有效识别竖排中文古籍文本，并在多数情况下正确还原阅读顺序。其优势体现在：

• 开箱即用，极大降低技术门槛
• 对复杂版式（多栏、图文混排）有较强适应性
• 输出为结构化Markdown，便于后续整理与发布

7.2 适用场景建议

推荐用于：

• 古籍初步数字化整理
• 学术研究中的快速文本提取
• 数字人文项目的前期数据准备

❌ 不适合：

• 需要100%精确度的出版级校对
• 极度模糊或残缺的文献
• 需要保留全部版式细节的影印对照

7.3 下一步行动建议

如果你正在处理类似任务，不妨这样开始：

1. 先用一小段古籍PDF试跑一次
2. 检查输出的断句、顺序、图片位置是否合理
3. 根据结果决定是否全量处理，或结合人工校订

技术永远无法完全替代学者的眼力，但它可以让繁琐的录入工作减少80%。

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