要使用 AI 处理 PDF 的拆分、合并等功能，可以参考以下内容：
对于人类来说，浏览任何文档页面的认知过程都是相似的。当我们阅读一个页面时，我们的视网膜会捕捉到字符。接着在我们的大脑中，这些字符被组织成段落、表格和图表，然后被理解或记忆。但计算机是以二进制码感知信息，所从计算机的角度看，文档可以分为两类，如图3所示：图3计算机视角下的两种类型的文档有标记文档（Tagged Documents）：例如Microsoft Word和HTML文档，它们包含像<p>和<table>这样的特殊标记，用来将文本组织成段落、单元格和表格。无标记文档（Untagged Documents）：例如PDF文档，它存储了每个文档页面上字符、线条和其他内容元素放置位置的指令。PDF文档以人类可读的方式“绘制”这些基本内容元素，但它并没有存储文档的任何结构信息，如表格或段落。因此，无标记文档仅供人类阅读，但机器无法读取。当尝试将PDF表格复制到Word中时，这一点会很明显，因为在Word中原表格的结构通常会完全丢失。然而，大语言模型擅长处理序列化的文本。因此，为了使大语言模型能够有效处理无标记文档，需要一个解析器将散乱的字符组织成具有其结构的连贯文本。理想情况下，PDF解析器应具备以下关键特征：文档结构识别：能够灵活地将页面划分为不同类型的内容块，如段落、表格和图表。这确保了划分的文本块是完整和独立的语义单元。在复杂文档布局中保持鲁棒性（Robustness）：即使是在文档页面布局复杂的情况下也能保证解析效果，如多列页面、无边框表格甚至合并单元格的表格。
接下来，我们转向基于深度学习的解析方法，以我们的ChatDOC PDF解析器为例。ChatDOC PDF解析器（pdflux.com）在超过一千万份文档页面的语料库上进行了训练。按照引用[2]中的方法，它包含了一系列复杂的步骤：1.OCR进行文字定位和识别；2.物理文档对象检测；3.跨列和跨页调整；4.阅读顺序确定；5.表格结构识别；6.文档逻辑结构识别。读者可以参考引用[2]了解这些步骤的细节。解析后，我们用段落和表格作为基本块，然后合并相邻块，直到达到词元（Token）限制以形成一个分块。ChatDOC PDF解析器旨在始终以JSON或HTML格式提供解析结果，即使对于有挑战性的PDF文档也是如此。它将文档解析为内容块，其中每个分块指代一个表格、段落、图表或其他类型的内容元素。对于表格，它会输出每个表格单元格中的文本，并告知哪些单元格被合并成一个新的单元格。此外，对于具有分级标题的文档，它会输出文档的分层结构。总之，解析后的结果就像一个结构清晰的Word文件。图5展示了一个扫描复印页面及其解析结果。左侧展示了文档及识别的内容块（不同内容块用不同颜色的矩形表示）。右侧展示了JSON或HTML格式的解析结果。读者可以参考引用[3]查看这个解析结果的在线演示。图5 ChatDOC PDF解析器的解析结果。放大查看细节。然后，我们查看了ChatDOC PDF解析器在案例1中的结果，如图6所示。它成功解决了PyPDF的三个缺点。
图6案例一中ChatDOC的解析和分块结果(原文档:[4])。放大查看细节。1.如“3分块结果可视化”部分所示，ChatDOC PDF解析器识别了混合布局，并正确地将整个表格设置为一个单独的分块。对于段落，如“2分块结果”部分中的分块2所示，同一段落中的文本行会被合并到一起，使其更易于理解。1.在“2分块结果”部分的分块1中，我们可以看到表格以Markdown格式表示，保留了表格的内部结构。此外，ChatDOC PDF解析器可以识别表格内的合并单元格。由于Markdown格式不能表示合并单元格，我们在Markdown格式中将合并单元格中的全部文本放入每个原始单元格中。如图所示，在分块1中，文本“Year ended March 31,2021”重复了9次，表示该合并单元格合并了9个原始单元格。1.此外，“Management Discussion and Analysis”和“112 Alibaba Group Holding Limited”被识别为页眉和页脚，它们被分别放置在解析结果的顶部和底部，与阅读顺序一致。另一个案例2为复杂的跨页表格，其解析结果如附录中的图16所示。