近期，人工智能及大數據科技企業合合信息，持續突破版面分析技術在版面分割、區域間的邏輯關系處理等方面的難題，通過智能文字識別、智能圖像處理等核心技術，助力使用者從各類復雜的圖片文檔中精準獲取信息。
合同、發票、檔案等，在被拍照、掃描成電子文檔的過程中，時常存在漏字、錯位現象。這里有個關鍵技術點----版面分析，對文字識別效果，產生影響。
版面分析任務被分為物理版面分析（或稱為幾何版面分析）和邏輯版面分析兩類，前者主要解決區域分割問題，后者則關注區域之間的邏輯關系或閱讀順序。
合合信息基于深度學習的方法，結合文本區域的幾何坐標、視覺特征、文本語義等多種模態信息，對文本閱讀順序進行預測，顯著提升分類結果。
合合信息表格結構解析方法，在邏輯版面分析中也發揮了重要作用，主要包括自上而下的方法、自下而上的方法以及端到端圖像到標記的方法等。在財報相關表格識別測試中，有線表的識別單元格結構準確率高于98%；無線表的識別中，在保證表格區域內容的完整性的同時，檢測準確率較傳統方法顯著提升。
對于研究人員或學生群體而言，版面分析與OCR技術的結合，可以廣泛應用于課件、試卷、作業、學術論文等材料的數字化處理，自動識別和提取多種教育類文檔文本、圖像、公式、表格等元素，進行不同場景的應用，簡化教學和學習過程。
商務場景中，版面分析與OCR技術能自動識別和提取財務數據、圖表、文本等信息，并將印刷財報轉換為可分析的電子數據。在處理不同類型的財務報表時，能夠提升報告分析效率和準確性，幫助相關人員實現公司財務報告、審計報告、年度報告等文件的自動處理和分析。
版面分析相關技術還可作用于文化保護，通過自動識別和提取各種類型書籍的表格、圖像信息，將不同時代、多種印刷版式、多種概念的紙質圖樣，按照符合人類理解的格式進行電子化存儲，幫助實現文獻、古籍、報紙、雜志等資料的數字化和知識管理。
相關研究表明，現階段，針對復雜版面文檔和拍照變形文檔的分析識別，仍存在性能不足的情況，需要更多的研究機構及科技企業加入，共同推動理論的研究與應用的突破。
