論文の概要: Docling Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09869v4
• Date: Fri, 06 Dec 2024 10:44:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:54:45.758222
• Title: Docling Technical Report
• Title（参考訳）: ドッキング技術報告
• Authors: Nikolaos Livathinos, Christoph Auer, Maksym Lysak, Ahmed Nassar, Michele Dolfi, Panos Vagenas, Cesar Berrospi Ramis, Matteo Omenetti, Kasper Dinkla, Yusik Kim, Shubham Gupta, Rafael Teixeira de Lima, Valery Weber, Lucas Morin, Ingmar Meijer, Viktor Kuropiatnyk, Peter W. J. Staar,
• Abstract要約: Doclingは、ドキュメント変換のための、使いやすく、自己完結型、MITライセンスのオープンソースツールキットである。 複数の一般的なドキュメントフォーマットを、統一されたリッチな構造化された表現に解析することができる。 DoclingはPythonパッケージとしてリリースされており、Python APIやCLIツールとして使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.44433450426808
• License:
• Abstract: We introduce Docling, an easy-to-use, self-contained, MIT-licensed, open-source toolkit for document conversion, that can parse several types of popular document formats into a unified, richly structured representation. It is powered by state-of-the-art specialized AI models for layout analysis (DocLayNet) and table structure recognition (TableFormer), and runs efficiently on commodity hardware in a small resource budget. Docling is released as a Python package and can be used as a Python API or as a CLI tool. Docling's modular architecture and efficient document representation %, known as DoclingDocument, make it easy to implement extensions, new features, models, and customizations. Docling has been already integrated in other popular open-source frameworks (e.g., LlamaIndex, LangChain, spaCy), making it a natural fit for the processing of documents and the development of high-end applications. The open-source community has fully engaged in using, promoting, and developing for Docling, which gathered 10k stars on GitHub in less than a month and was reported as the No. 1 trending repository in GitHub worldwide in November 2024.
• Abstract（参考訳）: 私たちはDoclingを紹介します。ドキュメント変換のためのMITライセンスのオープンソースツールキットで、さまざまな種類の一般的なドキュメントフォーマットを統一されたリッチな構造化された表現に解析することができます。 レイアウト分析(DocLayNet)とテーブル構造認識(TableFormer)のための最先端の専門的なAIモデルを活用し、小さなリソース予算でコモディティハードウェア上で効率的に動作する。 DoclingはPythonパッケージとしてリリースされており、Python APIやCLIツールとして使用できる。 Doclingのモジュールアーキテクチャと効率的なドキュメント表現%(DoclingDocumentとして知られる)は、拡張、新機能、モデル、カスタマイズを簡単に実装できるようにする。 Doclingは、他の人気のあるオープンソースフレームワーク(LlamaIndex、LangChain、paCyなど)にすでに統合されており、ドキュメントの処理やハイエンドアプリケーションの開発に自然にフィットする。 DoclingはGitHubで1ヶ月足らずで10万のスターを集め、2024年11月に世界中のGitHubのトレンドリポジトリ第1位にランクインした。

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