Gemini 2.5 Pro 对 PDF 视觉结构精准识别？底层原理是什么呢？

其底层原理主要基于以下几点：

1. PDF 解析与内容提取：Gemini 2.5 Pro 能够解析 PDF 文件的结构，提取其中的文本、图像、表格、图表等元素。这包括解析 PDF 的内部对象（如文本块、图像块、线条等）并将其转换为可处理的格式。
2. 视觉布局分析：通过计算机视觉技术，模型可以识别页面的布局，包括标题、段落、列表、表格、图表等。这可能使用卷积神经网络（CNN）来检测和分类不同的视觉元素。
3. 文本识别与提取：对于图像中的文本，Gemini 2.5 Pro 可能结合 OCR（光学字符识别）技术，如 Tesseract 或 Google Vision API，来提取文本内容，并将其与周围的视觉元素关联起来。
4. 表格与图表识别：模型能够检测表格的边界和单元格，提取其中的内容，并识别图表的类型和数据。这可能涉及模式识别和结构分析技术。
5. 文档结构建模：将提取的信息组织成一个有意义的结构，如章节、子章节、列表、引用等。这可能结合自然语言处理（NLP）技术来理解文本内容，并结合视觉布局信息来构建文档的逻辑结构。
6. 机器学习模型训练：Gemini 2.5 Pro 可能基于大量的标注数据进行训练，使用监督学习来优化模型的识别准确率。此外，模型可能采用多任务学习，同时处理多种识别任务，如文本识别、布局分析、表格提取等。
7. 输出格式化：将识别结果以结构化的方式呈现，如 JSON、XML 或其他格式，方便后续处理和应用。