确实有一些工具和服务可以帮助处理中文理科内容的PDF文档，并生成适合机器学习的训练数据。以下是一些可能对您有帮助的选项：

1. PDFMiner（开源）
   虽然前面的例子中已经使用了PDFMiner，但它值得单独提出来。它对中文支持良好，可以提取文本和基本布局信息。

2. OCR工具

   • ABBYY FineReader：商业软件，对中文和数学公式有很好的支持。
   • Mathpix：专门用于提取数学公式的工具，可以将图像中的数学公式转换为LaTeX格式。

3. 标注工具

   • BRAT（Brat Rapid Annotation Tool）：开源的文本标注工具，支持中文。
   • doccano：开源的文本标注工具，支持多种标注任务，包括序列标注。
   • Label Studio：开源的多功能数据标注工具，支持文本、图像等多种数据类型。

4. 自然语言处理工具

   • HanLP：面向中文的自然语言处理工具包，可以用于分词、词性标注等任务。
   • LTP（Language Technology Platform）：哈工大开发的中文自然语言处理工具，包括分词、词性标注、命名实体识别等功能。

5. 专业OCR服务

   • 百度OCR API：提供中文文字识别服务，包括通用文字识别、手写文字识别等。
   • 腾讯OCR：同样提供中文OCR服务，对文档版面分析有较好支持。

6. 知识图谱工具

   • OpenKG：开放的中文知识图谱，可以帮助识别和链接专业术语。
   • CN-DBpedia：中文知识图谱，包含大量中文百科知识。

7. 机器学习平台

   • 百度飞桨（PaddlePaddle）：提供了一些预训练模型和工具，可用于中文文本处理和信息提取。
   • 阿里云机器学习PAI：提供了包括文本分类、命名实体识别等在内的多种NLP任务的支持。

对于您的特定需求（中文理科内容），我建议的工作流程可能是：

1. 使用专业OCR工具（如ABBYY FineReader）或服务（如百度OCR）来处理PDF，提取文本和识别数学公式。
2. 使用Mathpix处理数学公式（如果OCR工具无法很好地处理）。
3. 使用HanLP或LTP进行中文分词和词性标注。
4. 使用BRAT或doccano进行人工标注，识别知识点。
5. 如果有大量数据需要处理，可以考虑使用机器学习方法来自动识别知识点，然后进行人工校验。可以使用百度飞桨或阿里云PAI平台上的预训练模型作为起点。
6. 使用OpenKG或CN-DBpedia来验证和扩充识别出的知识点。

请注意，没有一个工具能完美地完成整个流程，您可能需要组合使用多个工具，并根据您的具体需求进行定制和调整。此外，对于特定的理科领域（如物理、化学、生物等），您可能还需要寻找或开发专门的领域知识库来辅助知识点的识别和验证。

如果您需要更详细的信息或对某个特定工具有疑问，欢迎继续询问。