Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimizing Nepali PDF Extraction: A Comparative Study of Parser and OCR Technologies

論文の概要: Optimizing Nepali PDF Extraction: A Comparative Study of Parser and OCR Technologies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04577v2
Date: Tue, 09 Jul 2024 16:58:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-10 20:16:01.808845
Title: Optimizing Nepali PDF Extraction: A Comparative Study of Parser and OCR Technologies
Title（参考訳）: ネパールのPDF抽出の最適化:パーサーとOCR技術の比較研究
Authors: Prabin Paudel, Supriya Khadka, Ranju G. C., Rahul Shah,
Abstract要約: 本研究は、PDFからネパールのコンテンツを抽出するPDF解析と光学文字認識(OCR)手法を比較した。 OCR、特にPyTesseractは、Unicode以外のネパール文字の問題を克服している。ネパールのPDFに重点を置くプロジェクトを考えると、PyTesseractは最も適したライブラリとして現れます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: This research compares PDF parsing and Optical Character Recognition (OCR) methods for extracting Nepali content from PDFs. PDF parsing offers fast and accurate extraction but faces challenges with non-Unicode Nepali fonts. OCR, specifically PyTesseract, overcomes these challenges, providing versatility for both digital and scanned PDFs. The study reveals that while PDF parsers are faster, their accuracy fluctuates based on PDF types. In contrast, OCRs, with a focus on PyTesseract, demonstrate consistent accuracy at the expense of slightly longer extraction times. Considering the project's emphasis on Nepali PDFs, PyTesseract emerges as the most suitable library, balancing extraction speed and accuracy.
Abstract（参考訳）: 本研究では,PDFからネパールのコンテンツを抽出するためのPDF解析法とOCR法を比較した。 PDF解析は高速で正確な抽出を提供するが、Unicode以外のネパール語のフォントでは問題に直面している。 OCR、特にPyTesseractはこれらの課題を克服し、デジタルとスキャンされたPDFの両方に汎用性を提供します。研究によると、PDFパーサは高速であるが、その精度はPDFタイプに基づいて変動する。対照的に、PyTesseractに焦点をあてたOCRは、わずかに長い抽出時間を犠牲にして一貫した精度を示す。ネパールのPDFに重点を置いているプロジェクトを考えると、PyTesseractは抽出速度と精度のバランスを取りながら最も適したライブラリとして登場した。

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