文章系统梳理文档识别指标的方法，从字符与词级的CER/WER、版面检测mAP与分割mIoU、表格结构TEDS，到KIE/NER的P/R/F1与文档问答的EM/F1，再到端到端的自动通过率、P95延迟与每页成本。核心建议是以“离线精度 + 线上业务KPI + 成本合规”三维框架构建评测体系，配合分层抽样、置信度校准与数据漂移监控，形成可回放的工程化闭环；并通过协作与文档平台沉淀指南与案例，提升跨团队效率与合规可控性。

文章系统梳理了文档识别的指标体系，覆盖文本准确性（CER、WER、Exact Match）、检测与版面分析（Precision/Recall、IoU、mAP、阅读顺序）、KIE与表格解析（字段F1、单元格匹配F1、行项目召回）、端到端业务与工程指标（STP率、人工复核率、延迟P95、吞吐量）、以及鲁棒性、可解释性与合规性评估，并给出评测流程与数据集建议。文中引用NIST（2020）和Gartner（2024）权威观点，强调以“模型+工程+业务”三位一体的指标闭环实现稳健落地；在集成实践中，提示可将识别结果接入具备权限与审计能力的文档/协作平台，提升合规与运营效率。