使用OCR识别模型将PDF文档转换为计算机可处理的文本格式，这一步涉及文档解析、文本提取和清洗等技术（附带代码）

使用OCR（光学字符识别）技术将PDF文档转换为计算机可处理的文本格式是一个涉及多个步骤的过程。首先，需要对PDF文档进行解析，提取出其中的文字图像。接着，应用OCR模型对这些图像进行文字识别。最后，需要对识别得到的文本进行清洗，以去除可能的错误或格式问题，确保文本的质量。

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用`pdf2image`和`pytesseract`库来实现这个过程：

import pdf2image
from PIL import Image
import pytesseract

# 安装必要的库
# pip install pytesseract pdf2image

# PDF文档路径
pdf_path = 'example.pdf'

# 将PDF文档转换为图像
pages = pdf2image.convert_from_path(pdf_path)

# 遍历每一页，并使用OCR提取文本
for page_number, page in enumerate(pages):
    # 将页面转换为PIL图像格式
    image = page.convert('RGB')

    # 应用OCR模型识别图像中的文本
    text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')  # 使用中文简体模式进行OCR

    # 打印或者保存识别的文本
    print(f"Page {page_number + 1} text:\n{text}\n")

    # 清洗文本（例如：去除空白字符、断行等）
    # 这里可以根据具体需求编写清洗代码

# 关闭所有打开的图像
pages.close()

在运行上述代码之前，请确保已经安装了`pdf2image`和`pytesseract`库，以及`tesseract-ocr`软件，并且已经配置了正确的环境变量。