論文の概要: Confidence-Aware Document OCR Error Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04117v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 08:35:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 16:25:56.258190
• Title: Confidence-Aware Document OCR Error Detection
• Title（参考訳）: 信頼性に配慮した文書OCRエラー検出
• Authors: Arthur Hemmer, Mickaël Coustaty, Nicola Bartolo, Jean-Marc Ogier,
• Abstract要約: 我々は,OCRシステム間の信頼度スコアと誤差率の相関関係を解析した。 我々は、OCR信頼スコアをトークン埋め込みに組み込むBERTベースのモデルConfBERTを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.003485566379789
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical Character Recognition (OCR) continues to face accuracy challenges that impact subsequent applications. To address these errors, we explore the utility of OCR confidence scores for enhancing post-OCR error detection. Our study involves analyzing the correlation between confidence scores and error rates across different OCR systems. We develop ConfBERT, a BERT-based model that incorporates OCR confidence scores into token embeddings and offers an optional pre-training phase for noise adjustment. Our experimental results demonstrate that integrating OCR confidence scores can enhance error detection capabilities. This work underscores the importance of OCR confidence scores in improving detection accuracy and reveals substantial disparities in performance between commercial and open-source OCR technologies.
• Abstract（参考訳）: 光文字認識(OCR)は、その後のアプリケーションに影響を及ぼす精度の課題に直面し続けている。 これらの誤りに対処するために,OCR後誤り検出の精度向上のためのOCR信頼度スコアの有用性を検討する。 本研究は,OCRシステム間の信頼度と誤差率の相関関係について検討した。 我々は、OCR信頼スコアをトークン埋め込みに組み込んだBERTベースのモデルConfBERTを開発し、ノイズ調整のための任意の事前学習フェーズを提供する。 実験の結果,OCRの信頼性スコアの統合により誤り検出能力が向上することが示された。 本研究は,検出精度の向上におけるOCR信頼性スコアの重要性を強調し,商用OCR技術とオープンソースOCR技術のパフォーマンスの相違を明らかにした。

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