热点趋势 | DeepSeek-OCR引爆AI圈，你需要更全面、更大量的OCR数据集！

2025年10月，DeepSeek团队开源的DeepSeek-OCR模型在AI圈引起广泛关注。这一模型以创新的图像式文本输入方案实现了惊人的十倍文本压缩效率，并有高达97%的识别精度，突破了长上下文处理的技术瓶颈。这不仅是技术层面的突破，更预示着OCR技术正经历着从单纯的“文字识别”向深度的“文档理解”的根本性转变。

大模型背景下OCR数据需求体系

✦ 文字识别数据

涵盖中文繁体、英语、日语、韩语、德语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、法语等多种语言，包括数学公式、板报等多种书写内容，黑板、白板、绿板、A4纸、横线纸等多种文字载体，工整手写、潦草书写等不同笔记不同颜色的书写方式，拍摄角度为平视、俯视、仰视。采集、标注及文本转写精度均达98%以上，可用于手写体OCR任务。

包含票据（多国发票、支票、报关单等）、试题（小初高及大学、职业教育等学科）、公文（说明书、办公文档、表格等）等高频场景，语种分布阿拉伯语、葡萄牙语、西班牙语、印地语等。文档格式包括PDF文档及图片文档，覆盖复杂版面OCR的需求，并严格对照文本位置进行文本转写，个人信息进行脱敏处理，其检测框标注、文本转写精度达97%以上。

包含亚洲语系与欧洲语系共20余种语言，如韩语、印尼语、马来语、越南语、泰语、日语、德语、法语、西班牙语、意大利语、俄语等。采集环境涵盖商店牌匾、站牌、海报、路标等多种场景，并采用多种拍摄角度。文本描述语言为英文及中文，描述内容客观准确，无敏感内容，正确标注图像占比达98%以上。