Meta经典Nougat论文详解：PDF格式文档转文本语料库技术

导读

专业领域的知识往往被封锁在书籍与学术期刊中，而这些文档最常见的载体便是PDF。然而，PDF格式会导致语义信息严重流失——尤其是数学表达式。要从这类文件中提取并转换为其他格式，困难重重，科研论文等高专业性文档更是如此。因此，我们需要一座桥梁，连接人类可读的文档与机器可读的文本，从而让科学知识更易于获取、搜索与再利用。

在上篇《突破大语言模型语料瓶颈：如何从专业PDF文件中挖掘高质量数据》中，我们介绍了Meta的经典工作Nougat。今天，我们来深入回顾这篇论文。其核心洞察在于：现有的PDF信息提取方法——例如基于Tesseract的OCR引擎——在处理科学文档中的数学表达式时，往往力不从心。这些方法通常采用逐行处理策略，导致数学表达式的语义信息丢失。为此，Nougat应运而生，它的主要贡献包括两点：

1. 提出了一套数据集构建方法，用于将PDF与对应的LaTeX源代码配对，并利用该数据集训练Nougat模型。

2. 该方法仅依赖页面图像即可将PDF转换为轻量级标记语言，完全无需OCR参与。

• 论文名称：Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.13418

• 论文代码：https://github.com/facebookresearch/nougat

Introduction

在互联网数据格式中，PDF的普及率仅次于HTML，约占普通抓取量的2.4%。然而，这些文件中存储的信息极难转换为其他格式，尤其是高度专业化的文档。目前，开源领域已有一些相关方案：GROBID能够将数字生成的科学文档解析为XML，重点处理书目数据；pdf2htmlEX则可以将数字生成的PDF转为HTML，同时保留布局与外观。但问题是，这两种方法都无法恢复数学表达式的语义信息。因此，Nougat基于Donut架构构建——这又是一项开创性的经典工作。该模型不需要任何OCR相关的输入或模块，其整体结构如下：

我们将文档图像渲染为96 DPI的分辨率。受Swin Transformer输入尺寸限制，我们选择了(H, W) = (896, 672)作为输入尺寸。这个纵横比介于美国信纸（22:17）与A4纸（4:3）之间。文档图像会先被重新调整大小，再填充到目标输入尺寸。该规格允许我们使用Swin基础模型架构，并用预训练权重进行初始化。Transformer解码器的最大序列长度设为S = 4096。这么长的序列是因为学术论文的文本通常非常密集，尤其是表格的语法在标记上尤为占用空间。

本文的核心贡献其实在于数据构建流程，模型结构部分便不再赘述。接下来，我们重点关注数据构建方法。

Datasets

我们从arXiv上的开放获取文章中创建了专属数据集。为增加布局多样性，还纳入了PubMed Central（PMC）公开获取非商业数据集的一个子集。在预训练阶段，还加入了一部分工业文档库（IDL）。

arXiv：我们从arXiv上收集了1,748,201篇已发布文章的源代码及其编译后的PDF。为确保格式一致，首先用LaTeXML处理源文件，将其转换为HTML文件。这一步至关重要，因为它能标准化LaTeX源代码，消除数学表达式中的歧义。转换过程包括：替换用户自定义宏、标准化空白、添加可选括号、规范化表格，以及用正确的数字替换引用和引文。随后，解析HTML文件，并将其转换成支持多种元素（标题、粗体斜体文本、算法、LaTeX行内和行间数学公式、LaTeX表格）的轻量级标记语言。这样一来，源代码被正确格式化，为后续处理做好准备。整个流程如图3所示。由于数据全部通过TeX编译器渲染生成，质量较高，但在实际处理PDF文档时，分布未必如此理想，因此还需引入多种数据增强来拟合真实场景。下图展示了各种数据增强的效果：

PMC：我们还处理了PMC上的文章。除PDF外，这些文章还附带带有语义信息的XML文件。我们将这些XML解析成与arXiv文章相同的标记语言格式。仅使用了较少数量的PMC文章，因为XML文件并非总能如预期那样富含语义信息——很多时候方程式和表格被存储为图像，这些情况不易检测，因此我们决定将PMC文章限制在预训练阶段使用。

IDL：IDL由加州大学旧金山分校图书馆维护，收录了对公共卫生有影响的各行业生成的文档集合。Biten等人[37]为IDL数据集中的PDF提供了高质量的OCR文本。这些文本不包含格式信息，仅用于预训练，目的是教会模型扫描文档的基本OCR能力。

分割页面

在编译过程中，LaTeX编译器会自动确定PDF的分页。由于我们没有为每篇论文重新编译LaTeX源码，因此必须用启发式方法将markdown源文本分割成对应不同页面的部分（即每一页PDF图像对应一个markdown文本）。这一步涉及大量规则处理。例如，PDF中的图形和表格在源代码中的位置可能不对应，所以在预处理步骤中用pdffigures2删除了这些元素。然后，将识别出的标题与XML文件中的标题对比，基于Levenshtein距离进行匹配。一旦源文档被分割成单独的页面，被删除的图形和表格会重新插入到每个页面的末尾。

众所周知，一旦涉及大量规则，就很难保证单页PDF图像与对应文本完全匹配，再加上数据处理过程中的字符规范化问题……每个问题都会降低整体数据质量。但作者认为，大量训练样本可以弥补这些小错误。

值得思考的是：这里的数据构建方式其实存在一些不合理之处。例如，将图形和表格全部插入到每页末尾，会导致与图片中的阅读顺序不一致。因此存在优化空间：可以基于版式提取模型得到PDF每页图像的block，对每页PDF靠近底部的text block进行OCR识别，再与markdown源文本的内容对比，这样将markdown文件拆分成单页PDF对应的markdown文件会更准确。

Experiments

在一篇科研文章中，存在三种不同类型的文本：1) 纯文本，占文档的大部分；2) 数学表达式；3) 表格。在评估时，检查这三部分都很重要。原因在于，LaTeX中表达同一个数学表达式有多种方式。虽然LaTeXML预处理步骤消除了一部分可变性，但仍然存在大量歧义：如下标和上标的顺序、具有不同符号的等效命令（stackrel、atop、substack或frac、over）、不同情境下可互换的命令（bm、mathbf、boldsymbol、bf或left(、big(等等）、空白命令、额外的括号层……因此，即使渲染出来的公式看起来一样，预测结果与实际结果之间也可能存在差异。此外，在书写数字和标点符号时，并不总能确定内联数学环境在哪里结束、文本在哪里开始（比如：$mathrm{H}_{0}$1 vs. H$_{0}1,$ → H₀1 vs. H₀1,）。为更直观，将例子转成了图像：

这种歧义会降低数学和纯文本的得分。数学表达式的预期得分自然会低于纯文本。

我们在表1中展示了结果。正如预期，数学表达式与实际结果的一致性最差。对于纯文本，大多数差异来自上述格式歧义以及因内联数学而缺失的文本。

Analysis

我们观察到模型会出现退化现象，一遍又一遍地重复相同的句子，且无法自行从中恢复。最简单的情形是，最后一个句子或段落被不断重复。在测试集中，大约1.5%的页面出现了这种行为，但领域外文档的频率会更高。陷入重复循环是使用贪婪解码采样时Transformer模型的一个已知问题。模型也可能在两个句子之间交替，有时会改变一些单词，因此严格的重复检测不够用。作者提出在训练过程中引入随机扰动，以增强模型对错误预测标记的处理能力，同时在推理时检测并处理重复——但这仍然无法从根本上解决问题，也使得模型的实用性受到限制。

如何缓解重复与幻觉？有两条路径值得关注：

1. 在输出中增加位置信息预测。例如，TextMonkey和mPlug-DocOwl1.5都将文本定位任务作为下游任务进行微调，消融实验表明，增加文本位置预测能显著降低幻觉。
2. 降低图像中文本的数量。当图片中文本数量较少时，一般不容易出现重复和幻觉。因此，可以按上篇提到的方法，先把图片划分成多个有物理意义的block，再对单个block训练对应的端到端识别模型，这样也能有效解决输出重复的问题。

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