awesome-repositories.com
Blog
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectDespreCum realizăm clasamentulPresăServer MCP
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 repository-uri

Awesome GitHub RepositoriesWord Processing Structural Elements

Core structural components for word processing documents like tables, lists, and page breaks.

Distinct from PDF Structural Elements: Broadens the scope from PDF-specific elements to general word processing structures.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching content management & publishing · Word Processing Structural Elements. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Word Processing Structural Elements GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • phpoffice/phpwordAvatar PHPOffice

    PHPOffice/PHPWord

    7,568Vezi pe GitHub↗

    PHPWord is a PHP word processing library used for programmatically reading and writing word processing documents. It functions as an OOXML document generator, a word file parser, and a document template engine. The library enables the generation of new documents by applying structured data to existing templates or by creating files from scratch. It provides capabilities for extracting and parsing content, metadata, and structure from existing word processing files. The project covers a broad range of document generation features, including layout formatting, metadata management, and the inse

    Adds essential structural elements including text, tables, lists, hyperlinks, and page breaks.

    PHP
    Vezi pe GitHub↗7,568
  • layout-parser/layout-parserAvatar Layout-Parser

    Layout-Parser/layout-parser

    5,749Vezi pe GitHub↗

    Layout-parser este un framework de deep learning pentru parsarea layout-ului documentelor și analiza imaginilor. Oferă un toolkit pentru extragerea informațiilor structurale și a modelelor de layout din documente scanate și imagini digitale, transformându-le în structuri de date programatice pentru analiză automatizată. Framework-ul integrează detectarea layout-ului cu recunoașterea optică a caracterelor (OCR) pentru a converti regiunile tabelare în date lizibile de către mașină. Utilizează rețele neuronale pentru a identifica și clasifica elementele structurale din imaginile documentelor fără a se baza pe sisteme manuale bazate pe reguli. Sistemul acoperă o gamă largă de capabilități de analiză a documentelor, inclusiv parsarea structurii documentului, extragerea automată a tabelelor și reprezentarea ierarhică a layout-ului. Include, de asemenea, instrumente de vizualizare pentru a randa elementele și ierarhiile detectate peste imaginile originale pentru verificarea rezultatelor.

    Locates and identifies specific structural elements within document images using deep learning models.

    Python
    Vezi pe GitHub↗5,749
  1. Home
  2. Content Management & Publishing
  3. Documentation and Knowledge Management
  4. PDF Structural Elements
  5. Word Processing Structural Elements

Explorează sub-etichetele

  • Visual Structural ElementsDeep learning identification of structural components like headings and lists within images. **Distinct from Word Processing Structural Elements:** Distinct from Word Processing Structural Elements: focuses on visual identification via DL, not binary file specification.