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EasyDoc文档解析API，实测体验分享

最近在处理一批论文数据，之前经常用到的一些开源工具比如Mineru，有了预算之后我们调研一些闭源解析服务，虽然付费但是如果解析质量比较好的话，我们也是可以接收的。其中有一个工具是EasyDoc，下面给大家分享一下EasyDoc文档解析API的使用以及解析效果

EasyDoc简介

EasyDoc的三大功能

内容块智能识别

基于语义智能识别内容块，精准提取完整知识单元，为AI应用提供高质量的语料，提升模型的理解能力。

层次结构分析

构建清晰的文档结构树，无论是“第三章第四条第二款”，还是更复杂的层级关系，都能一目了然，使AI迅速定位并理解其确切位置和上下文联系。通过parent_id，你可以轻松追踪每个内容块的层级关系，快速重建文档结构。

表格和图片深度解读

超越简单的表格和图片提取，EasyDoc能够深度理解表格和图片，提取结构化数据并提供语义解读，为AI推理提供丰富且准确的多模态信息。下图中vlm_understanding部分就是EasyDoc的表格和图片的深度理解。

友好的API，轻松调用

EasyDoc支持多种输入格式（PPT, PPTX, PDF, DOC, DOCX, TXT）和输出格式（目前为JSON，未来还将支持Markdown），满足不同需求。EasyDoc提供三种API模式，满足不同需求：

Lite模式：高效处理基础场景

适用场景：适合快速开发与原型验证，提供基础文本提取功能。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
curl --location --request POST '' \
--header 'api-key: <your-api-key>' \
--form 'file=@"<your-file-path>"' \
--form 'mode="lite"'
Pro模式：完美保留层次结构

适用场景：专为RAG系统优化，保留完整的文档层次结构，提升检索准确性。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
curl --location --request POST '' \
--header 'api-key: <your-api-key>' \
--form 'file=@"<your-file-path>"' \
--form 'mode="pro"'
Premium模式：多模态全方位解析

适用场景：解锁表格和图片深度解析和理解，适合需要处理复杂数据的高级应用。

代码示例：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
curl --location --request POST '' \
--header 'api-key: <your-api-key>' \
--form 'file=@"<your-file-path>"' \
--form 'mode="premium"'

免费试用

首发限时福利，新用户免费注册即获10美金API额度(可用于Lite模式5000页，或者Lite和Pro模式2000页），另外附赠500页Premium解析。

三步开始使用EasyDoc：

  1. 访问。
  2. 获取API密钥即可使用文档解析功能。
  3. 开始你的文档解析之旅！

PDF解析：基于EasyDoc解析Arxiv论文

刚好自己在采集科研论文，下面是我用EasyDoc解析论文的一些效果，在这里分享给大家。为了对比和Mineru等框架的区别，我们下面采用Premium来测试论文解析效果，大家也可以按照自己需求来切换不同解析模式。

下面是解析pdf的代码：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
import requests
import os
import argparse


def parse_pdf_with_easydoc(api_key, file_path, mode="premium"):
    """
    使用 EasyDoc API 解析 PDF 文件。

    参数:
        api_key (str): 你的 EasyDoc API 密钥
        file_path (str): PDF 文件的路径
        mode (str): 解析模式，默认为 "premium"

    返回:
        dict: API 的解析响应
    """
    url = ";

    # 检查文件是否存在
    if not os.path.isfile(file_path):
        raise FileNotFoundError(f"文件未找到: {file_path}")

    # 准备请求的文件和数据
    files = {
        'file': (os.path.basename(file_path), open(file_path, 'rb'), 'application/pdf')
    }

    data = {
        'mode': mode
    }

    headers = {
        'api-key': api_key
    }

    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
        response.raise_for_status()  # 对于 4XX/5XX 响应抛出异常
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"向 EasyDoc API 发送请求时出错: {e}")
        return None
    finally:
        # 确保关闭文件
        files['file'][1].close()


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='使用 EasyDoc API 解析 PDF')
    parser.add_argument('--api-key', required=True, help='你的 EasyDoc API 密钥')
    parser.add_argument('--file', required=True, help='PDF 文件路径')
    parser.add_argument('--mode', default='premium', choices=['lite', 'pro','premium'],
                        help='解析模式（standard 或 premium）')
    parser.add_argument('--output', help='输出文件路径（JSON 格式）')

    args = parser.parse_args()

    # 解析 PDF
    result = parse_pdf_with_easydoc(args.api_key, args.file, args.mode)

    if result:
        print("PDF 解析成功！")

        # 如果指定了输出文件，则保存结果
        if args.output:
            import json
            with open(args.output, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
            print(f"结果已保存到 {args.output}")



if __name__ == "__main__":
    main()

参数说明如下：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
usage: easydoc_demo.py [-h] --api-key API_KEY --file FILE [--mode {standard,premium}] [--output OUTPUT]

使用 EasyDoc API 解析 PDF

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --api-key API_KEY     你的 EasyDoc API 密钥
  --file FILE           PDF 文件路径
  --mode {standard,premium}
                        解析模式（standard 或 premium）
  --output OUTPUT       输出文件路径（JSON 格式）

我们在命令行执行：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
python easydoc_demo.py --api-key xxxx --file 2504.09554v1.pdf --mode premium --output demo.json
PDF 解析成功！
结果已保存到 demo.json

添加成功之后，我们可以EasyDoc平台看到任务列表：

下面我们根据task_id获取解析结果

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
import requests
import os
import argparse
import time
def get_parse_result(api_key, task_id, max_retries=10, retry_interval=5):
    """
    根据 task_id 获取解析结果。

    参数:
        api_key (str): 你的 EasyDoc API 密钥
        task_id (str): 解析任务的ID
        max_retries (int): 最大重试次数，默认为10
        retry_interval (int): 重试间隔（秒），默认为5

    返回:
        dict: 解析结果
    """
    url = f"/{task_id}/result"

    headers = {
        'api-key': api_key
    }

    retries = 0
    while retries < max_retries:
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            result = response.json()

            # 检查任务状态
            if not result.get('success'):
                print(f"获取结果失败: {result.get('errMessage')}")
                return None

            task_status = result.get('data', {}).get('task_status')

            if task_status == "SUCCESS":
                return result
            elif task_status == "ERROR":
                print(f"解析任务出错")
                return result
            elif task_status in ["PENDING", "PROGRESSING"]:
                print(f"任务状态: {task_status}，等待 {retry_interval} 秒后重试...")
                time.sleep(retry_interval)
                retries += 1
            else:
                print(f"未知任务状态: {task_status}")
                return result

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"获取解析结果时出错: {e}")
            retries += 1
            time.sleep(retry_interval)

    print(f"达到最大重试次数 ({max_retries})，无法获取结果")
    return None


result=get_parse_result(api_key="your-api-key",task_id="parse_5ab83d5b-2489-4e3a-8337-c577ebaac5f5")
print(result)
import json
with open("easydoc_result.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=4)

解析速度如果加上多模态对图表解析，速度还算可以接受

体验下来，有两个点不错的是：

  • 做到了层级的识别，比如第二章的章节做了层级识别
  • 第二点对图表内容做了vl的多模态解析,比如
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
"vlm_understanding": " 图片展示了四个折线图，每个图表代表了不同指标（Hit@1, Hit@3, Hit@5, 和 Hit@10）在不同数量文档下的变化情况。横轴表示“Number of Documents”，从280到2178不等，纵轴表示“Hit@”指标的值，范围从0.3到0.8。\n\n- 在左上角的图表中，红色菱形线代表Hit@1，绿色方块线代表Hit@3，橙色三角形线代表Hit@5，蓝色圆点线代表Hit@10。\n- 在右上角的图表中，红色菱形线代表Hit@3，绿色方块线代表Hit@5，橙色三角形线代表Hit@10，蓝色圆点线代表Hit@1。\n- 在左下角的图表中，红色菱形线代表Hit@5，绿色方块线代表Hit@10，橙色三角形线代表Hit@1，蓝色圆点线代表Hit@3。\n- 在右下角的图表中，红色菱形线代表Hit@10，绿色方块线代表Hit@1，橙色三角形线代表Hit@3，蓝色圆点线代表Hit@5。\n\n所有图表的趋势都是随着文档数量的增加，所有指标的值都在下降。"

不过现在官方还不支持markdown内容生成渲染，后续会支持

Word解析：跨页表格识别

为了验证是否像官方介绍可以识别跨页表格，下面是简单制作了一个跨页word文档

解析的结果中有text文本以及table两种格式：

对于跨页表格的内容识别，我们可以看到EasyDoc能够正确的识别内容以及将跨页表格内容合并在一起。

PPT解析：行业研究报告图表解析

在平时解析文档的过程中，我们会遇到ppt，其中ppt内容一般是图文并茂，传统的ppt解析方法只能解析文字，图片内容丢失比较多，下面是一个云计算行业报告：

解析命令如下：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
python easydoc_demo.py --api-key xxxxx --file 云计算行业研究报告.ppt --mode premium --output demo.json

对于上面图片解析内容如下，多模态解析效果还是不错的

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
 图片展示了一个关于云计算市场细分的柱状图，展示了从2014年到2020年的数据。图表中包括了三个部分：IAAS（基础设施即服务）、PAAS（平台即服务）和SAAS（软件即服务）。每个部分用不同颜色表示，红色代表IAAS，灰色代表PAAS，深灰色代表SAAS。\n\n此外，图表中还有一条橙色线，显示了每年的增长率变化。增长率以百分比形式标注在图中的相应位置。\n\n具体年份的数据如下：\n- 2014年：IAAS为37.7亿美元，PAAS为122.7亿美元，增长率为20.6%。\n- 2015年：IAAS为161.6亿美元，PAAS为272.8亿美元，增长率为25.4%。\n- 2016年：IAAS为316.5亿美元，PAAS为378.3亿美元，增长率为24.9%。\n- 2017年：IAAS为299.2亿美元，PAAS为452.0亿美元，增长率为22.9%。\n- 2018年：IAAS为66.7亿美元，PAAS为391.2亿美元，增长率为535.3%。\n- 2019年：IAAS为89.6亿美元，PAAS为495.7亿美元，增长率为624.3%。\n- 2020年：IAAS为100.2亿美元，PAAS为720.0亿美元，增长率为615.1%。\n\n整个图表展示了云计算市场的快速增长，尤其是在PAAS部分的增长尤为显著。"

我们再看另外一张柱状图

核对了下数字，解析都对了

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
"在图片中，有一个条形图展示了五个不同方面的数据百分比。每个条形对应一个不同的方面，并附有相应的百分比值。具体如下：\n\n1. **成本低**：65.3%\n2. **IT支撑要求低**：62.6%\n3. **资源扩展速度快**：50.0%\n4. **部署周期短**：44.8%\n5. **其他**：34.7%\n\n每个条形的长度表示该方面的百分比大小，从左到右依次递增。"

最后结论

EasyDoc优点的话相比开源工具，一个做的比较好的就是可以支持层次结构分析，之前试了一些工具基本上只能识别出一级标题，其次对图表内容基于VL去做了识别解析，可能其他工具也有，但是单独部署一个多模态模型成本还是比价高的，这个相对方便一些。其次就是在后台工作空间我们可以实时看到解析精度，对于低代码用户很方便。

有一些不太完善的地方就是目前还不支持Markdown内容渲染、多模态解析图表目前是中文，有些场景论文是英文数据这个时候解析为中文感觉比较突兀，解析的效果和上下文关系联系比较弱，只是单纯的内容解析。

相关资源

  • EasyDoc官网：
  • 完整API文档：
  • 中文版快速上手指南：
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-04-18，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除api表格论文数据图表

EasyDoc文档解析API，实测体验分享

最近在处理一批论文数据，之前经常用到的一些开源工具比如Mineru，有了预算之后我们调研一些闭源解析服务，虽然付费但是如果解析质量比较好的话，我们也是可以接收的。其中有一个工具是EasyDoc，下面给大家分享一下EasyDoc文档解析API的使用以及解析效果

EasyDoc简介

EasyDoc的三大功能

内容块智能识别

基于语义智能识别内容块，精准提取完整知识单元，为AI应用提供高质量的语料，提升模型的理解能力。

层次结构分析

构建清晰的文档结构树，无论是“第三章第四条第二款”，还是更复杂的层级关系，都能一目了然，使AI迅速定位并理解其确切位置和上下文联系。通过parent_id，你可以轻松追踪每个内容块的层级关系，快速重建文档结构。

表格和图片深度解读

超越简单的表格和图片提取，EasyDoc能够深度理解表格和图片，提取结构化数据并提供语义解读，为AI推理提供丰富且准确的多模态信息。下图中vlm_understanding部分就是EasyDoc的表格和图片的深度理解。

友好的API，轻松调用

EasyDoc支持多种输入格式（PPT, PPTX, PDF, DOC, DOCX, TXT）和输出格式（目前为JSON，未来还将支持Markdown），满足不同需求。EasyDoc提供三种API模式，满足不同需求：

Lite模式：高效处理基础场景

适用场景：适合快速开发与原型验证，提供基础文本提取功能。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
curl --location --request POST '' \
--header 'api-key: <your-api-key>' \
--form 'file=@"<your-file-path>"' \
--form 'mode="lite"'
Pro模式：完美保留层次结构

适用场景：专为RAG系统优化，保留完整的文档层次结构，提升检索准确性。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
curl --location --request POST '' \
--header 'api-key: <your-api-key>' \
--form 'file=@"<your-file-path>"' \
--form 'mode="pro"'
Premium模式：多模态全方位解析

适用场景：解锁表格和图片深度解析和理解，适合需要处理复杂数据的高级应用。

代码示例：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
curl --location --request POST '' \
--header 'api-key: <your-api-key>' \
--form 'file=@"<your-file-path>"' \
--form 'mode="premium"'

免费试用

首发限时福利，新用户免费注册即获10美金API额度(可用于Lite模式5000页，或者Lite和Pro模式2000页），另外附赠500页Premium解析。

三步开始使用EasyDoc：

  1. 访问。
  2. 获取API密钥即可使用文档解析功能。
  3. 开始你的文档解析之旅！

PDF解析：基于EasyDoc解析Arxiv论文

刚好自己在采集科研论文，下面是我用EasyDoc解析论文的一些效果，在这里分享给大家。为了对比和Mineru等框架的区别，我们下面采用Premium来测试论文解析效果，大家也可以按照自己需求来切换不同解析模式。

下面是解析pdf的代码：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
import requests
import os
import argparse


def parse_pdf_with_easydoc(api_key, file_path, mode="premium"):
    """
    使用 EasyDoc API 解析 PDF 文件。

    参数:
        api_key (str): 你的 EasyDoc API 密钥
        file_path (str): PDF 文件的路径
        mode (str): 解析模式，默认为 "premium"

    返回:
        dict: API 的解析响应
    """
    url = ";

    # 检查文件是否存在
    if not os.path.isfile(file_path):
        raise FileNotFoundError(f"文件未找到: {file_path}")

    # 准备请求的文件和数据
    files = {
        'file': (os.path.basename(file_path), open(file_path, 'rb'), 'application/pdf')
    }

    data = {
        'mode': mode
    }

    headers = {
        'api-key': api_key
    }

    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
        response.raise_for_status()  # 对于 4XX/5XX 响应抛出异常
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"向 EasyDoc API 发送请求时出错: {e}")
        return None
    finally:
        # 确保关闭文件
        files['file'][1].close()


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='使用 EasyDoc API 解析 PDF')
    parser.add_argument('--api-key', required=True, help='你的 EasyDoc API 密钥')
    parser.add_argument('--file', required=True, help='PDF 文件路径')
    parser.add_argument('--mode', default='premium', choices=['lite', 'pro','premium'],
                        help='解析模式（standard 或 premium）')
    parser.add_argument('--output', help='输出文件路径（JSON 格式）')

    args = parser.parse_args()

    # 解析 PDF
    result = parse_pdf_with_easydoc(args.api_key, args.file, args.mode)

    if result:
        print("PDF 解析成功！")

        # 如果指定了输出文件，则保存结果
        if args.output:
            import json
            with open(args.output, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
            print(f"结果已保存到 {args.output}")



if __name__ == "__main__":
    main()

参数说明如下：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
usage: easydoc_demo.py [-h] --api-key API_KEY --file FILE [--mode {standard,premium}] [--output OUTPUT]

使用 EasyDoc API 解析 PDF

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --api-key API_KEY     你的 EasyDoc API 密钥
  --file FILE           PDF 文件路径
  --mode {standard,premium}
                        解析模式（standard 或 premium）
  --output OUTPUT       输出文件路径（JSON 格式）

我们在命令行执行：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
python easydoc_demo.py --api-key xxxx --file 2504.09554v1.pdf --mode premium --output demo.json
PDF 解析成功！
结果已保存到 demo.json

添加成功之后，我们可以EasyDoc平台看到任务列表：

下面我们根据task_id获取解析结果

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
import requests
import os
import argparse
import time
def get_parse_result(api_key, task_id, max_retries=10, retry_interval=5):
    """
    根据 task_id 获取解析结果。

    参数:
        api_key (str): 你的 EasyDoc API 密钥
        task_id (str): 解析任务的ID
        max_retries (int): 最大重试次数，默认为10
        retry_interval (int): 重试间隔（秒），默认为5

    返回:
        dict: 解析结果
    """
    url = f"/{task_id}/result"

    headers = {
        'api-key': api_key
    }

    retries = 0
    while retries < max_retries:
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            result = response.json()

            # 检查任务状态
            if not result.get('success'):
                print(f"获取结果失败: {result.get('errMessage')}")
                return None

            task_status = result.get('data', {}).get('task_status')

            if task_status == "SUCCESS":
                return result
            elif task_status == "ERROR":
                print(f"解析任务出错")
                return result
            elif task_status in ["PENDING", "PROGRESSING"]:
                print(f"任务状态: {task_status}，等待 {retry_interval} 秒后重试...")
                time.sleep(retry_interval)
                retries += 1
            else:
                print(f"未知任务状态: {task_status}")
                return result

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"获取解析结果时出错: {e}")
            retries += 1
            time.sleep(retry_interval)

    print(f"达到最大重试次数 ({max_retries})，无法获取结果")
    return None


result=get_parse_result(api_key="your-api-key",task_id="parse_5ab83d5b-2489-4e3a-8337-c577ebaac5f5")
print(result)
import json
with open("easydoc_result.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=4)

解析速度如果加上多模态对图表解析，速度还算可以接受

体验下来，有两个点不错的是：

  • 做到了层级的识别，比如第二章的章节做了层级识别
  • 第二点对图表内容做了vl的多模态解析,比如
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
"vlm_understanding": " 图片展示了四个折线图，每个图表代表了不同指标（Hit@1, Hit@3, Hit@5, 和 Hit@10）在不同数量文档下的变化情况。横轴表示“Number of Documents”，从280到2178不等，纵轴表示“Hit@”指标的值，范围从0.3到0.8。\n\n- 在左上角的图表中，红色菱形线代表Hit@1，绿色方块线代表Hit@3，橙色三角形线代表Hit@5，蓝色圆点线代表Hit@10。\n- 在右上角的图表中，红色菱形线代表Hit@3，绿色方块线代表Hit@5，橙色三角形线代表Hit@10，蓝色圆点线代表Hit@1。\n- 在左下角的图表中，红色菱形线代表Hit@5，绿色方块线代表Hit@10，橙色三角形线代表Hit@1，蓝色圆点线代表Hit@3。\n- 在右下角的图表中，红色菱形线代表Hit@10，绿色方块线代表Hit@1，橙色三角形线代表Hit@3，蓝色圆点线代表Hit@5。\n\n所有图表的趋势都是随着文档数量的增加，所有指标的值都在下降。"

不过现在官方还不支持markdown内容生成渲染，后续会支持

Word解析：跨页表格识别

为了验证是否像官方介绍可以识别跨页表格，下面是简单制作了一个跨页word文档

解析的结果中有text文本以及table两种格式：

对于跨页表格的内容识别，我们可以看到EasyDoc能够正确的识别内容以及将跨页表格内容合并在一起。

PPT解析：行业研究报告图表解析

在平时解析文档的过程中，我们会遇到ppt，其中ppt内容一般是图文并茂，传统的ppt解析方法只能解析文字，图片内容丢失比较多，下面是一个云计算行业报告：

解析命令如下：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
python easydoc_demo.py --api-key xxxxx --file 云计算行业研究报告.ppt --mode premium --output demo.json

对于上面图片解析内容如下，多模态解析效果还是不错的

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 图片展示了一个关于云计算市场细分的柱状图，展示了从2014年到2020年的数据。图表中包括了三个部分：IAAS（基础设施即服务）、PAAS（平台即服务）和SAAS（软件即服务）。每个部分用不同颜色表示，红色代表IAAS，灰色代表PAAS，深灰色代表SAAS。\n\n此外，图表中还有一条橙色线，显示了每年的增长率变化。增长率以百分比形式标注在图中的相应位置。\n\n具体年份的数据如下：\n- 2014年：IAAS为37.7亿美元，PAAS为122.7亿美元，增长率为20.6%。\n- 2015年：IAAS为161.6亿美元，PAAS为272.8亿美元，增长率为25.4%。\n- 2016年：IAAS为316.5亿美元，PAAS为378.3亿美元，增长率为24.9%。\n- 2017年：IAAS为299.2亿美元，PAAS为452.0亿美元，增长率为22.9%。\n- 2018年：IAAS为66.7亿美元，PAAS为391.2亿美元，增长率为535.3%。\n- 2019年：IAAS为89.6亿美元，PAAS为495.7亿美元，增长率为624.3%。\n- 2020年：IAAS为100.2亿美元，PAAS为720.0亿美元，增长率为615.1%。\n\n整个图表展示了云计算市场的快速增长，尤其是在PAAS部分的增长尤为显著。"

我们再看另外一张柱状图

核对了下数字，解析都对了

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"在图片中，有一个条形图展示了五个不同方面的数据百分比。每个条形对应一个不同的方面，并附有相应的百分比值。具体如下：\n\n1. **成本低**：65.3%\n2. **IT支撑要求低**：62.6%\n3. **资源扩展速度快**：50.0%\n4. **部署周期短**：44.8%\n5. **其他**：34.7%\n\n每个条形的长度表示该方面的百分比大小，从左到右依次递增。"

最后结论

EasyDoc优点的话相比开源工具，一个做的比较好的就是可以支持层次结构分析，之前试了一些工具基本上只能识别出一级标题，其次对图表内容基于VL去做了识别解析，可能其他工具也有，但是单独部署一个多模态模型成本还是比价高的，这个相对方便一些。其次就是在后台工作空间我们可以实时看到解析精度，对于低代码用户很方便。

有一些不太完善的地方就是目前还不支持Markdown内容渲染、多模态解析图表目前是中文，有些场景论文是英文数据这个时候解析为中文感觉比较突兀，解析的效果和上下文关系联系比较弱，只是单纯的内容解析。

相关资源

  • EasyDoc官网：
  • 完整API文档：
  • 中文版快速上手指南：
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