論文の概要: Scrambled text: training Language Models to correct OCR errors using synthetic data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19735v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 15:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:19:41.237905
• Title: Scrambled text: training Language Models to correct OCR errors using synthetic data
• Title（参考訳）: スクランブルテキスト:合成データを用いたOCR誤り訂正のための言語モデルトレーニング
• Authors: Jonathan Bourne,
• Abstract要約: 本稿では,合成データ上での言語モデルの微調整により,OCRエラーの修正能力が大幅に向上することを示す。 合成データで訓練されたモデルは、文字誤り率を55%減らし、単語誤り率を32%減らし、実際のデータで訓練されたモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: OCR errors are common in digitised historical archives significantly affecting their usability and value. Generative Language Models (LMs) have shown potential for correcting these errors using the context provided by the corrupted text and the broader socio-cultural context, a process called Context Leveraging OCR Correction (CLOCR-C). However, getting sufficient training data for fine-tuning such models can prove challenging. This paper shows that fine-tuning a language model on synthetic data using an LM and using a character level Markov corruption process can significantly improve the ability to correct OCR errors. Models trained on synthetic data reduce the character error rate by 55% and word error rate by 32% over the base LM and outperform models trained on real data. Key findings include; training on under-corrupted data is better than over-corrupted data; non-uniform character level corruption is better than uniform corruption; More tokens-per-observation outperforms more observations for a fixed token budget. The outputs for this paper are a set of 8 heuristics for training effective CLOCR-C models, a dataset of 11,000 synthetic 19th century newspaper articles and scrambledtext a python library for creating synthetic corrupted data.
• Abstract（参考訳）: OCRエラーは、デジタル化された歴史的アーカイブにおいて、そのユーザビリティと価値に大きな影響を及ぼす。 生成言語モデル(LM)は、腐敗したテキストとより広い社会文化的文脈(Context Leveraging OCR Correction (CLOCR-C)と呼ばれるプロセス)によって、これらのエラーを修正する可能性を示している。 しかし、そのようなモデルを微調整するのに十分なトレーニングデータを取得することは困難である。 本稿では,LMを用いた合成データ上での言語モデルの微調整と文字レベルのマルコフ汚損処理により,OCR誤りの訂正能力を大幅に向上できることを示す。 合成データで訓練されたモデルは、文字誤り率を55%減らし、単語誤り率を32%減らし、実際のデータで訓練されたモデルよりも優れていた。 主な発見は、過度に破損したデータに対するトレーニングは、過度に破損したデータよりも優れており、不均一な文字レベルの汚職は、均一な汚職よりも優れている。 本論文の出力は,有効なCLOCR-Cモデルの学習のための8つのヒューリスティックス,合成19世紀の新聞記事11,000のデータセット,および合成劣化データを作成するためのピソンライブラリスクランブルテキストである。

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