PDF 文档结构化工具对比：Marker 与 MinerU

模型训练数据-MinerU一款Pdf转Markdown软件

https://codeyuan.blog.csdn.net/article/details/144315141

在当前大模型（LLM）和自然语言处理（NLP）应用快速发展的背景下，如何高效地将 PDF 等非结构化文档转换为结构化数据，成为了构建高质量语料库和训练数据的关键步骤。本文将深入对比两款在该领域表现突出的开源工具：Marker 和 MinerU，帮助开发者和研究人员根据自身需求选择合适的工具。

项目概览

Marker

• 项目地址：https://github.com/VikParuchuri/marker
• 开发者：Vik Paruchuri
• 核心功能：
  • 支持将 PDF、EPUB、MOBI 等文档快速转换为 Markdown 或 JSON 格式。
  • 多语言支持，优化处理书籍和科研论文。
  • 自动去除页眉、页脚等冗余信息，保留文档结构。
  • 支持表格、代码块识别与格式化，提取图像并保存。
  • 大部分公式可转换为 LaTeX 格式。
  • 支持 GPU、CPU 和 MPS，支持并行处理。
  • 内置 OCR 功能（默认使用 Surya 引擎，可切换为 OCRmyPDF）。

MinerU

• 项目地址：https://github.com/opendatalab/MinerU
• 开发者：OpenDataLab（上海人工智能实验室）
• 核心功能：
  • 一站式高质量数据提取工具，支持 PDF、网页、电子书等多种格式。
  • 集成先进的文档解析模型，支持复杂布局解析（多栏、图像、表格、公式等）。
  • 内置 OCR，支持 84 种语言的识别。
  • 支持多种输出格式：Markdown、JSON、LaTeX、HTML 等。
  • 提供可视化结果，便于验证和调试。

功能对比

性能对比

Marker

• 速度：每页处理时间约 0.63 秒，显著快于 Nougat 的 2.6 秒。
• 准确性：在非 arXiv 文档中，平均得分为 0.61，高于 Nougat 的 0.40。
• 资源使用：在 A6000 GPU 上的峰值内存使用约为 4.1GB。

MinerU

• 性能依赖：取决于文档复杂度和硬件配置，推荐使用高性能 GPU（16GB 以上）以达到最佳效果。

技术架构对比

Marker

• 语言：Python
• 依赖：
  • 使用 PyMuPDF 进行 PDF 解析。
  • 自定义文本提取和结构分析算法。
• 特点：
  • 轻量级，易于部署。
  • 适合快速集成到现有系统中。

MinerU

• 语言：Python
• 依赖：
  • 集成 LayoutLMv3、YOLOv8、UniMERNet、PaddleOCR 等模型。
• 特点：
  • 功能强大，支持复杂文档处理。
  • 提供多种输出格式与可视化工具。

适用场景建议

• Marker：适合处理结构相对简单、需快速批量转换的文档，如技术手册、项目报告等。
• MinerU：适用于需要高精度、复杂结构提取的文档处理任务，如科研论文、学术书籍、扫描文献等。

总结

Marker 和 MinerU 各具优势，选择时应结合具体需求：

• 若需快速部署、追求效率，建议选择 Marker。
• 若需处理结构复杂的文档、支持多语言和高精度提取，建议选择 MinerU。