Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing OCR Performance through Post-OCR Models: Adopting Glyph Embedding for Improved Correction

論文の概要: Enhancing OCR Performance through Post-OCR Models: Adopting Glyph Embedding for Improved Correction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15262v1
Date: Tue, 29 Aug 2023 12:41:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-30 14:19:16.884237
Title: Enhancing OCR Performance through Post-OCR Models: Adopting Glyph Embedding for Improved Correction
Title（参考訳）: OCR後モデルによるOCR性能向上:補正改善のためのグリフ埋め込みの採用
Authors: Yung-Hsin Chen and Yuli Zhou
Abstract要約: この手法の斬新さは、CharBERTと独自の埋め込み技術を用いてOCR出力を埋め込み、文字の視覚的特徴を捉えることである。以上の結果から,OCR後補正はOCRモデルの欠陥に効果的に対処し,グリフ埋め込みにより優れた結果が得られることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The study investigates the potential of post-OCR models to overcome limitations in OCR models and explores the impact of incorporating glyph embedding on post-OCR correction performance. In this study, we have developed our own post-OCR correction model. The novelty of our approach lies in embedding the OCR output using CharBERT and our unique embedding technique, capturing the visual characteristics of characters. Our findings show that post-OCR correction effectively addresses deficiencies in inferior OCR models, and glyph embedding enables the model to achieve superior results, including the ability to correct individual words.
Abstract（参考訳）: 本研究は,ocrモデルの限界を克服するポストocrモデルの可能性を調査し,glyph埋め込みがポストocr補正性能に与える影響を検討する。本研究では,OCR後修正モデルを開発した。この手法の斬新さは、CharBERTと独自の埋め込み技術を用いてOCR出力を埋め込み、文字の視覚的特徴を捉えることである。以上の結果から,OCR後の修正はOCRモデルの欠陥に効果的に対処し,グリフ埋め込みにより個々の単語を修正できるなど,優れた結果が得られることがわかった。

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