arXiv 自然语言处理· Camilo Mari\~no (UDELAR, CB), Diego Belzarena (UDELAR, CB), Marina Gardella (CB), Ignacio Ram\'irez (UDELAR), Gregory Randall (UDELAR), Jean-Michel Morel (LU - Hong Kong)·· 6 小时前AI 评分34
历史文档转录 OCR 系统的实体感知评估
Entity-Aware Evaluation of OCR Systems for Historical Document Transcription
AI 导读
一项研究针对历史文档转录提出实体级 OCR 评估方法,以弥补字符错误率(CER)难以反映人名与日期等关键信息留存的缺陷。基于 175 篇文档及 5,209 个实体标注测试,Qwen 3.6 在各项容差下均取得最高实体覆盖率。实验显示部分系统在放宽容差后实体大幅恢复,表明全局转录指标无法全面衡量 OCR 对核心信息的保留能力。
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