楔子
在研究工作者的学习工作过程中，都会遇到图表解析分类的问题，也就绕不开OCR这项关键技术。当你需要进行研报整理或论文编撰，首先需要参考市场中的主流研报、论文或智库报告。在参考源中，数据素材绝大多数都是图片或pdf格式，人工复用誊写缓慢，容易出错，也因此大家都会对OCR技术产生强烈需求。
OCR技术发展历程
OCR是光学字符识别(Optical Character Recognition)技术的缩写，指利用机器将图像中手写体或印刷体的文本转换为计算机可以直接处理的格式。作为计算机视觉领域的重要分支，OCR典型应用是通过图像文字识别实现信息录入。
在过往40余年的技术发展历程中，OCR始终具备很强的产业应用背景，是计算机领域里少数几个一开始就由工业界和学术界双轮驱动的领域。近年来OCR技术已经在工业界成熟落地应用，学术界里对此的研究热度反而弱于其他方向。甚至有人认为OCR技术已经充分成熟，没有更多研究必要了。
然而随着近年来智能文本处理IDP(Intelligent Docume-nt Processing)在工业界的逐步落地应用，OCR和IDP相结合的应用场景越来越多，用语义理解NLP的角度进一步去延伸OCR的应用，出现了很多更有产业应用价值的场景。
随着人类工业扩散与信息技术不断发展，深度学习理论获得突破性进展，刺激商业及民用需求随着移动互联网普及快速爆发。在“智能手机+深度学习”这两个因素共同助推下，近年来OCR技术的研发迎来了三个新的热点方向，分别是：
Ⅰ- OCR与智能文本处理（IDP）相结合，进行无固定格式文档的语义理解和结构化解析，不仅识别文字本身，而且理解文字的版面、结构、表格元素、段落内容等，从而完成对文本要素信息的还原和结构化抽取工作，并用于智能文档审阅处理等场景。
Ⅱ- OCR与专业领域的符号识别相结合，如数学公式符号、物理公式、化学分子结构图、建筑图纸等等，实现专业领域的应用，如拍图搜题，图纸审核等场景。
Ⅲ- OCR与开放场景的文字识别相结合（常称为STR，Scene Text Recognition），例如路牌、店面招牌、商标文字、户外广告识别等，用于交通、户外消费、自动驾驶等场景。
用户使用痛点简析
目前，主流OCR软件有网页端与客户端两种方式，主要按次数收费，影响使用体验的问题主要有：
1、OCR识别无法覆盖完整图片。当OCR解析图表时，图表中心区域占据主要篇幅，解析精度高，而标题，底标等内容经常乱码，对于研究员撰写研报，复用图表产生阻碍；
2、OCR识别结果需要本地存储，且需要人工归类。对于深度研报或论文撰写过程中需要使用超百张图表时，需要人工逐个整理耗时巨大，很不方便，亟待产品来解决。
第一类技术应用就是为了解决上述问题。OCR+IDP主要面向商业分析与研究工作，可以解决大部分投研工作者遇到的解析精度不足、解析内容无法分类等，也是WarrenQ主攻的产品应用方向之一。以下请一起来看WarrenQ目前的解决方案：
WarrenQ整体解析方案
WarrenQ整体解析功能分为，研报库直接解析、用户按需图表解析、云盘上传自动解析分析三方面。
01 全面便捷的研报库解析✦
WarrenQ作为轻量化智能投研平台，内部直接集成研报库功能。所有研报入库会抽取其中所有图表单独展示，并使用NLP进行研报及图表打标，在生产端实现内容抽取及分类。
用户在查看研报时，可以直接查看研报标签信息，同时查看抽取出的所有图表素材，方便快捷。
02 精确高效的OCR✦
目前WarrenQ的OCR功能支持对各类图表进行解析，纯表格，折线图，柱状图，面积图都可以进行精确识别数据，OCR识别准确率超90%，可满足商业办公需求。
目前最新版本的OCR功能已经支持无标注的图表识别，即使图片内未明确标志数据，也可通过Y轴刻度线进行数值估计，来帮助研究人员进行更多场景下的数据整理。
03 云盘解析，智能分类✦
WarrenQ平台通过云盘上传的生产投研内容可以通过AI识别智能打上各类标签，用户可以根据标签快速分辨投研内容属性，例如：行业、关联产品等，并据此移入对应工程。
上传至平台内的投研内容均可以在线查看，无须跨平台跨软件，且支持OCR识别图表。
结语：
产品已向多家金融机构提供服务；未来，产品将持续携手机构开展深度合作，融合创新，提升体验，帮助研究工作者提高使用效率。
产品目前正式上线并对外开放注册，欢迎各位研究工作者及机构用户通过下方网址注册使用，谢谢！
https://www.warrenq.cn/
