論文の概要: Deciphering the Underserved: Benchmarking LLM OCR for Low-Resource Scripts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16119v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 18:05:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:21:01.045666
• Title: Deciphering the Underserved: Benchmarking LLM OCR for Low-Resource Scripts
• Title（参考訳）: 低リソーススクリプトのためのLLM OCRのベンチマーク
• Authors: Muhammad Abdullah Sohail, Salaar Masood, Hamza Iqbal,
• Abstract要約: 本研究では、ウルドゥー語、アルバニア語、タジク語などの低リソーススクリプトにおける光学文字認識(OCR)のための大規模言語モデル(LLM)、特にGPT-4oの可能性について検討する。 テキストの長さ、フォントサイズ、背景色、ぼやけなど、制御されたバリエーションを取り入れた2,520の画像を精巧にキュレートしたデータセットを使用して、研究はさまざまな現実世界の課題をシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study investigates the potential of Large Language Models (LLMs), particularly GPT-4o, for Optical Character Recognition (OCR) in low-resource scripts such as Urdu, Albanian, and Tajik, with English serving as a benchmark. Using a meticulously curated dataset of 2,520 images incorporating controlled variations in text length, font size, background color, and blur, the research simulates diverse real-world challenges. Results emphasize the limitations of zero-shot LLM-based OCR, particularly for linguistically complex scripts, highlighting the need for annotated datasets and fine-tuned models. This work underscores the urgency of addressing accessibility gaps in text digitization, paving the way for inclusive and robust OCR solutions for underserved languages.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ウルドゥー語、アルバニア語、タジク語などの低リソーススクリプトにおける光学文字認識(OCR)のためのLarge Language Model(LLMs)、特にGPT-4oの可能性について検討する。 テキストの長さ、フォントサイズ、背景色、ぼやけなど、制御されたバリエーションを取り入れた2,520の画像を精巧にキュレートしたデータセットを使用して、研究はさまざまな現実世界の課題をシミュレートする。 その結果、ゼロショットLLMベースのOCRの制限、特に言語的に複雑なスクリプトが強調され、注釈付きデータセットや微調整されたモデルの必要性が強調された。 この研究は、テキストのデジタル化におけるアクセシビリティギャップへの対処の緊急性を強調し、未保存言語に対する包括的で堅牢なOCRソリューションの道を開いた。

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