論文の概要: Efficient OCR for Building a Diverse Digital History

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02737v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 20:49:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 18:51:23.441643
• Title: Efficient OCR for Building a Diverse Digital History
• Title（参考訳）: 分散デジタル履歴構築のためのOCR
• Authors: Jacob Carlson, Tom Bryan, Melissa Dell,
• Abstract要約: 本研究では,OCRを文字レベルの画像検索問題として,対照的に訓練された視覚を用いてモデル化する。 モデルは文字の視覚的特徴のみを学習するため、既存のアーキテクチャよりも効率が良く、既存のソリューションが失敗した場合の正確なOCRを可能にする。 重要なことに、このモデルは、デジタル歴史をよりドキュメンタリー歴史を代表するものにするコミュニティエンゲージメントのための新しい道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Thousands of users consult digital archives daily, but the information they can access is unrepresentative of the diversity of documentary history. The sequence-to-sequence architecture typically used for optical character recognition (OCR) - which jointly learns a vision and language model - is poorly extensible to low-resource document collections, as learning a language-vision model requires extensive labeled sequences and compute. This study models OCR as a character level image retrieval problem, using a contrastively trained vision encoder. Because the model only learns characters' visual features, it is more sample efficient and extensible than existing architectures, enabling accurate OCR in settings where existing solutions fail. Crucially, the model opens new avenues for community engagement in making digital history more representative of documentary history.
• Abstract（参考訳）: 何千人ものユーザーが毎日デジタルアーカイブを参照しているが、アクセス可能な情報は、ドキュメンタリーの歴史の多様性を表すものではない。 オプティカル文字認識(OCR)で一般的に使用されるシーケンス・ツー・シーケンスアーキテクチャは、視覚と言語モデルを共同で学習するが、言語ビジョンモデルの学習には広範囲のラベル付きシーケンスと計算が必要であるため、低リソースの文書コレクションには拡張性に欠ける。 本研究では,OCRを文字レベルの画像検索問題として,対照的に訓練された視覚エンコーダを用いてモデル化する。 モデルは文字の視覚的特徴のみを学習するため、既存のアーキテクチャよりもサンプル効率が高く拡張性が高く、既存のソリューションが失敗する環境で正確なOCRを可能にする。 重要なことに、このモデルは、デジタル歴史をよりドキュメンタリー歴史を代表するものにするコミュニティエンゲージメントのための新しい道を開く。

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