在信息爆炸的时代，文本数据正以前所未有的速度增长，其复杂性也在不断增加。传统的信息抽取技术已难以满足日益增长的需求，而深度学习模型的高昂训练成本和泛化能力不足，成为制约其进一步发展的瓶颈。针对这些痛点，合合信息TextIn平台重磅上线智能文档抽取产品，可实现“零样本”抽取，为文本信息的高效利用开辟了新道路。

TextIn平台的智能文档抽取产品，基于合合信息自研的垂直领域语义模型，融合了文字识别、文档解析、文档检索和文本生成等关键技术，能够模拟人类的推理方式，自动识别并提取训练阶段从未见过的新事物。

传统的文档抽取方式依赖于大量的标注样本进行模型训练，而TextIn智能文档抽取则采用了“开箱即用”的设计理念。用户只需在平台上配置需要提取的关键字段，模型便能自动完成信息抽取。例如，在处理发明专利证书时，用户只需指定发明名称、证书号等字段，模型即可迅速准确地提取出相关信息，极大地提高了工作效率。

TextIn智能文档抽取的泛化性是其另一大亮点。通过对海量基础数据的预训练，该平台能够兼容各种不同版式的文档材料，无需针对每一种版式进行单独的标注训练。以医疗险理赔场景为例，传统的标注训练方式需要针对各种不同版式的住院病案、出入院小结等进行大量的样本标注和模型训练，而TextIn智能文档抽取则能够轻松应对各种版式变化，实现精准抽取。

此外，TextIn智能文档抽取还具备对复杂版面解析的准确性。在处理包含复杂表格、手写体、印章等元素的非结构化文档时，该平台能够准确还原文档结构，实现表格信息的结构化抽取。这一能力在机动车保单、企业内部结算申请等场景中得到了充分体现，为用户提供了更加全面、准确的信息支持。

除了对文档的准确解析外，TextIn智能文档抽取还具备“多模态”抽取能力。它能够处理双层PDF电子件、拍摄件、扫描件等不同格式的文件，并支持对长文本和短文本的兼顾处理。无论是单页的非标卡证、票据、表单，还是几十甚至上百页的长文档，TextIn平台都能轻松应对，实现信息的快速抽取和整理。

最后，TextIn智能文档抽取还具备通用及领域知识。合合信息通过对涵盖金融（研报、财报、公告、招股书等）、政务（公文、公告、规章制度、政府工作报告等）、法律（法律法规、法律文书等）等各行业高质量语料库的应用，使得语义模型既具备通识能力，也具备不同行业的专项领域知识。

总体而言，合合信息TextIn智能文档抽取为文本信息的高效利用提供了强有力的支持。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，相信TextIn平台会为智能文档抽取领域带来更多价值。

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