2026 年 9 月 1 日，国家档案局发布的《档案专题数据库建设工作规范》（DA/T 109—2026）已正式实施。该标准 8.2 条明确将“汇集与主题相关的传统载体档案并进行数字化”列为建设档案数据库的数据汇集方式，9.2.1 条进一步明确“从档案内容中分析提取的数据应进行结构化整理”等，为档案部门推进专题库建设提出了具体工作要求。
推进档案数字化，为什么需要文档解析？
纸质档案是传统载体档案的重要组成部分。然而，在推进纸质档案数字化的过程中，关键点在于如何让大批量扫描后的内容真正用于检索、整理和入库。因为，扫描件并非只有文字，还可能包含多栏正文、复杂表格、插图、印章和手写批注。若仅仅是对文字进行提取，则难以完整保留这些内容之间较为复杂的结构关系，比如，正文需要按阅读顺序组织，表格需要还原行列对应关系，批注需要与正文区分。也就是说，要将扫描件这种复杂的、非结构化的数据解析成结构化数据，当解决了这一难点，才能保留档案的准确内容，从而推进后续数字化流程。因此，从扫描图像到真正可利用的数据，关键一步就是要对复杂的扫描件进行文档解析。
合合信息xParse面向这类复杂的非结构化文档，能够准确提取文字、表格等内容，识别版面元素并还原文档结构，输出结构化数据，为后续检索、整理与入库提供基础。无论是新采集的纸质档案扫描件，还是已有的历史扫描文件，都可以通过文档解析进一步释放内容价值。
xParse如何解析包含表格、印章和批注的复杂扫描件？
合合信息xParse是一款通用文档解析引擎，提供底层文档理解能力，并将复杂的非结构化文档解析为结构化数据。在档案数字化场景中，其核心价值是把扫描页面中的文字、内容元素及组织关系提取出来，让后续系统获得可以继续处理的数据，而不只是接收一张图片。
接收多格式文件，让存量扫描成果进入解析流程
在实际流程中，xParse能支持PDF（包括扫描型PDF及具备合法解密条件的加密PDF）也支持TIFF、GIF、JPG、PNG等图像格式，以及Word、Excel、PPT等文档格式。对于同时包含扫描件与原生电子文档的项目，还可处理特殊字体、编码导致的乱码问题，减少因来源格式不同而分别建设解析流程的工作。
针对历史扫描件中通常存在的泛黄、褪色、装订阴影、折痕与倾斜等问题，xParse还集成了合合信息的图像处理能力，能够衔接识别前的图像处理与后续文档解析。所以，xParse对于清晰的页面能够直接解析，对于需要处理的页面则可以按情况增强，缺页或正文被裁掉的文件还能回到采集环节补充，避免把采集缺陷全部交给扫描件识别解决。
识别内容元素，同时还原阅读顺序与表格结构
xParse支持双栏、三栏文档的阅读顺序还原，并针对有线表格、无线表格、密集表格、合并单元格和跨页表格等结构进行解析。纸质档案数字化中的地方志、汇编材料和历史报表等内容，可以据此分别梳理正文顺序、表头层级及行列对应关系。
xParse能够识别处理的内容元素覆盖16类以上，包括文本、表格、图片、标题、段落、页眉页脚、公式、印章、手写体、二维码和图表等。对于混合版式页面，这意味着可以区分不同类型的内容，再按各自的结构组织输出。
在指标上，xParse对于常规印刷体识别的准确率可以达到99.77％，手写体为97％，表格识别率超过99％，复杂文档综合还原度达95％，输出结果的可靠性强；在输出格式上，支持Markdown、JSON等结构化解析结果，从而能为检索、校对和入库分别提供数据。
文档解析如何帮助档案馆推进档案数字化建设？
以某市级档案馆的档案专题库建设为例。面对数万页档案扫描件，在传统处理流程中，工作人员不仅需要提取正文，还要整理跨页统计表、区分手写批注，并将相关内容录入系统。而且，材料中的双栏排版、复杂表格和印章等元素，增加了内容整理的难度。如果依靠人工逐页查找、复制和录入，不仅耗时，还容易出现文字遗漏、数据错位等问题，拖慢专题库建设进度。
针对这一场景，可以接入合合信息xParse文档解析服务，从而对扫描件中的文字与表格进行批量提取，还原多栏正文的阅读顺序及表格的行列关系，输出结构化结果。通过批量解析与结构化输出，档案整理有望从“逐页人工录入”转向“自动提取、重点复核”，缩短处理周期，进而降低重复劳动和人工誊录出错的风险。工作人员也就可以将更多精力投入疑难内容核验、档案著录与专题编研，让扫描成果更快转化为可检索、可整理、可利用的数据资源。
批量处理与数据不出域，如何选择部署和计费方式？
合合信息xParse支持API、SDK接入，可与现有档案系统衔接，批量完成扫描件解析与结构化输出。针对档案数据不出域的需求，可采用本地服务器或私有云部署，并支持离线运行，让扫描件与解析结果在指定环境内处理。
费用可按调用量或私有化部署方案评估，结合文档规模、处理需求与部署环境确定，具体以商务方案为准。
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