在化学与药学研发领域，研发人员在阅读化学文献时普遍面临三大痛点：看不懂文献中的化学名称，无法在脑海中将名称转为结构式；文献中的结构式无法选中、复制粘贴；散落于文献中的活性数据和结构式无法一一关联，不能导出到Excel，不易进行构效关系（SAR）分析。

文献结构化工具InPaper推出最新1.5版本，结合AI大模型技术，让AI学会理解化学文献中的名称、结构式和构效关系，并支持批量导出这些数据。方便大家用来做构效分析，也可用于AIDD和CADD，快速设计新药分子结构。

InPaper：让AI理解文献中的化学名称和结构

1.批量识别化学名称

告别手动用OCR技术识别化学名称，纠错后再逐一导入InDraw或ChemDraw进行名称转结构。InPaper能够自动识别文献中的化学名称，无论是中文还是英文名称，都能直接查看对应的结构式。解决了上文说的第一个痛点：看不懂文献中的化学名称，无法在脑海中将名称转为结构式。

2.批量识别化学结构式图片

告别使用InDraw等工具逐个识别文献中的结构式，InPaper能够批量自动识别文献中的所有结构式，每个结构式均可一键复制CDXML格式，通过Ctrl+V粘贴到InDraw或ChemDraw中，即可进一步复制粘贴到Excel。解决了上文说的第二个痛点：文献中的结构式无法选中、复制粘贴。

3.识别表格中活性数据，导出Excel

告别手动抄写文献中的表格，耗时且易出错，InPaper能够识别文献中的表格，变成可编辑的模式，用InTable来呈现这些数据。在InTable中，可以通过Ctrl+C复制这些数据，再Ctrl+V粘贴到Excel。解决了上文说的第三个痛点：文献中的表格不能导出Excel。

InPaper：最新V1.5版本上线，升级三大功能

将化学名称识别为结构式，关键在于OCR技术，其中，任何一个化学名称字符识别错误，都会导致结构式转换失败。本次升级，新版InPaper对中英文字符OCR识别能力进行了专项训练，显著提升了对化学命名的提取能力，化学命名解析率提升至96.7%。即使是较长且复杂的化学名称，也能准确识别并转换为结构式。

针对中文化学生僻字OCR识别不佳的问题，本次升级对进行了特别优化，提升了对中文化学名称的识别能力，从而将提升了中文化学名称顺利转为化学结构的准确率。这是在全球范围内，首家实现将中文化学名称直接转为化学结构。

升级功能二：提升结构式图像识别准确率

针对老版本识别模糊结构图像的准确率不高的问题，新版InPaper通过算法优化提升了对模糊结构式图像的识别能力，即使不够清晰的结构式也能被准确识别。

升级功能三：智能构效关系（SAR）识别准确率提升

本次升级的另一亮点是构效关系（SAR）识别能力的提升。由于老版本化学名称和模糊图像识别准确度有限，导致生成构效关系表时存在遗漏。新版InPaper提升了文献中的文字和结构的识别能力，从而提升识别构效关系准确率，为研究人员提供直观的数据洞察。

InPaper：让每个化学研究者都拥有AI助手

InPaper V1.5的升级不仅仅是功能优化，更是向着"AI理解化学"这个目标迈出的重要一步。通过结合AI大模型技术，InPaper不断优化文献结构化识别效果，提升对化学名称、化学结构式和SAR构效关系表的提取准确度。真正让AI理解化学，让计算机处理化学名称、化学结构等数据，服务于AI和数据驱动的药物设计，提高AIDD和CADD的数据供应能力，帮助小分子新药的科学家们更快地设计新药结构，是药物研发的数据基础设施。

InPaper正朝着“打造超级AI科学家”的目标稳步前进，让每一篇化学文献中蕴含的知识都能被充分挖掘和利用，让研发有数据、有智慧、有未来。InPaper V1.5已正式上线，欢迎您点击官网https://www.integle.com免费体验。如果您想和更多人交流InPaper的使用技巧，欢迎扫码添加小鹰客服，进群畅聊，发现更多惊喜！