연구 논문 텍스트
상업적 사용 OK
380+ 모델
워터마크 없음
가입이 필요하지 않습니다
모델:
+ GPT-5, Claude, Gemini
arXiv 프리프린트, 저널 논문, 논문 장을 버리면 AI가 깨끗한 LaTeX 텍스트로 변환해 줍니다. 수학 방정식은 방정식으로 남아 있고, 다열 레이아웃은 풀리며, 인용은 보존됩니다.
방정식 읽기 + 열 펼치기… ~10초/페이지
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검색 가능한 LaTeX 형식의 텍스트로 모든 연구 논문 PDF를 변환합니다. arXiv, IEEE, Springer, ACM을 위해 제작되었습니다. 수학 방정식은 방정식으로 남아 있습니다. 무료입니다.
사용 방법 연구 논문 텍스트
1
입력을 입력하십시오
텍스트를 입력하거나 파일을 업로드하거나 원하는 내용을 설명하세요. 계정이 필요하지 않습니다.
2
생성하기를 클릭하십시오
당사의 AI는 최고의 오픈 소스 모델을 사용하여 몇 초 만에 요청을 처리합니다.
3
다운로드 및 공유
다운로드, 복사 또는 결과를 공유. 개인 및 상업용 무료.
API를 통해 이 도구를 사용
이 도구를 자신의 코드로 자동화하세요. OpenAI 호환 REST 엔드포인트, 베어러 토큰 인증, 추가 SDK 필요 없음. 토큰 비용은 웹 인터페이스와 일치합니다.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Use the 연구 논문 텍스트 tool on: ..."}]}'관련 무료 AI 도구
연구 논문 텍스트 — FAQ
arXiv 프리프린트, 저널 기사, 논문 등의 연구 논문을 수학 + 인용에 최적화된 깨끗한 LaTeX 포맷의 일반 텍스트로 변환합니다. 방정식은 `$...$` LaTeX로 돌아오고, 다열 레이아웃은 풀리며, 참조는 보존됩니다. PDF를 텍스트 편집기에 복사하여 붙이는 것보다 빠르고 스마트합니다.
pdftotext와 같은 일반적인 PDF 도구는 방정식을 파괴하고 다열 읽기 순서를 뒤바꿉니다. 메모에 좋지만 논문에는 쓸모가 없습니다. Nougat(연구 논문 텍스트의 모델)는 arXiv의 수백만 페이지를 통해 특별히 이런 경우를 처리하도록 훈련되었습니다.
PDF만 가능합니다. 디지털로 태어난 논문과 스캔된 논문 모두 작동합니다. 최대 50MB. 대부분의 연구 논문은 ≤10MB이므로 실제로는 제약이 없습니다.
Nougat는 LaTeX 풍미의 Markdown을 출력합니다. 인라인 방정식은 `$...$`로 표시되며, `$$...$$`로 표시됩니다. 출력을 Pandoc / Quarto / Jupyter 노트북에 드래그하면 방정식이 네이티브로 렌더링됩니다. 또는 ChatGPT에 입력하여 각 방정식에 대한 간단한 영어 설명을 요청할 수 있습니다.
2열 IEEE 스타일과 3열 저널 레이아웃은 모두 적절한 읽기 순서로 읽을 수 있는 단일 텍스트 스트림으로 출력됩니다.
표는 Markdown 표 구문으로 추출됩니다. 그림 캡션은 보존됩니다. 그림 이미지 자체는 추출되지 않습니다 (텍스트 + 수학만 보존).
인라인 인용 표시자는 그들이 있는 곳에 남아있습니다. 끝에 있는 참고 문헌 / 참고 문헌 섹션은 그대로 추출되므로 Zotero, BibTeX 또는 자신의 파이프라인에서 사용할 수 있습니다.
페이지당 300 토큰(600층). 10페이지 논문 = 3K 토큰; 일일 무료 풀은 로그인한 사용자들에게 하루에 몇 페이지를 제공합니다.
PDF는 즉시 처리되고 삭제됩니다. 출력은 24시간 (익명) / 7일 (유료) 보관됩니다. 교육에 사용되지 않습니다.
네 — 깨끗한 LaTeX 출력은 LLM 다운스트림 섭취에 이상적입니다. 많은 사용자들이 이 엔드포인트를 기반으로 논문 검색 엔진이나 "이 논문 설명" 봇을 구축합니다.
GROBID는 인용 추출에 탁월하지만 수학에서는 약합니다. SciPDF는 배포가 더 어렵습니다. Nougat는 한 번의 패스로 전체 PDF→텍스트+수학 변환을 위해 특별히 만들어졌으며, 논문을 읽을 수 있는 텍스트로만 원하는 최종 사용자에게 가장 적합합니다.
예 — 같은 /v1/document/academic-pdf/ 엔드포인트. 다중 파일 업로드, JSON 응답, 베어러 인증. 커틀 예제의 경우 /api/.
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