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Grobid es un sistema de aprendizaje automático diseñado para transformar publicaciones académicas y científicas en PDF a XML estructurado. Funciona como un analizador de PDF a XML y extractor de metadatos académicos, identificando y normalizando títulos, autores, afiliaciones y referencias bibliográficas de trabajos de investigación. El sistema utiliza un segmentador de documentos de aprendizaje profundo para dividir los PDF sin procesar en regiones funcionales y emplea un resolvedor de referencias bibliográficas para hacer coincidir las citas con registros externos para el enriquecimiento de metadatos y la resolución de DOI. Admite una canalización completa de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, lo que permite la generación de corpus de entrenamiento anotados, reentrenamiento de modelos y la exportación de binarios de modelos. El proyecto cubre una amplia gama de capacidades de extracción, incluyendo el análisis de encabezados de documentos, estructuración del cuerpo del texto completo y la identificación de entidades específicas del dominio como información de financiación y citas de patentes. También proporciona herramientas de análisis espacial para la extracción de cuadros delimitadores y mapeo de coordenadas para sincronizar etiquetas semánticas con el diseño original del PDF. La aplicación se puede desplegar a través de imágenes contenedorizadas e incluye utilidades de línea de comandos para el procesamiento por lotes multiproceso de grandes colecciones de documentos.