論文の概要: Comparative analysis of optical character recognition methods for Sámi texts from the National Library of Norway

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07300v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 13:07:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:28:47.240633
• Title: Comparative analysis of optical character recognition methods for Sámi texts from the National Library of Norway
• Title（参考訳）: ノルウェー国立図書館蔵のサーミ文字の光学的文字認識法の比較解析
• Authors: Tita Enstad, Trond Trosterud, Marie Iversdatter Røsok, Yngvil Beyer, Marie Roald,
• Abstract要約: S'ami言語で書かれたテキストのOCRを評価し改善する。 以上の結果から,TranskribusとTrOCRはTesseractよりも優れていることがわかった。 また、訓練済みの微調整モデルや手動アノテーションを補足することで、S'ami言語に対して正確なOCRが得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2796197251957244
• License:
• Abstract: Optical Character Recognition (OCR) is crucial to the National Library of Norway's (NLN) digitisation process as it converts scanned documents into machine-readable text. However, for the S\'ami documents in NLN's collection, the OCR accuracy is insufficient. Given that OCR quality affects downstream processes, evaluating and improving OCR for text written in S\'ami languages is necessary to make these resources accessible. To address this need, this work fine-tunes and evaluates three established OCR approaches, Transkribus, Tesseract and TrOCR, for transcribing S\'ami texts from NLN's collection. Our results show that Transkribus and TrOCR outperform Tesseract on this task, while Tesseract achieves superior performance on an out-of-domain dataset. Furthermore, we show that fine-tuning pre-trained models and supplementing manual annotations with machine annotations and synthetic text images can yield accurate OCR for S\'ami languages, even with a moderate amount of manually annotated data.
• Abstract（参考訳）: 光文字認識(OCR)は、スキャンされた文書を機械可読テキストに変換するノルウェー国立図書館(NLN)のデジタル化プロセスにおいて不可欠である。 しかし、NLNのコレクションにあるS\'ami文書では、OCRの精度は不十分である。 OCRの品質が下流のプロセスに影響を与えることを考慮すれば、これらのリソースをアクセス可能にするためには、S\'ami言語で記述されたテキストに対するOCRの評価と改善が必要である。 このニーズに対処するため、NLNのコレクションからS\'amiテキストを翻訳するために、Transkribus、Tesseract、TrOCRの3つの確立したOCRアプローチを微調整し、評価する。 以上の結果から,TranskribusとTrOCRはTesseractよりも優れており,Tesseractはドメイン外のデータセットで優れたパフォーマンスを実現していることがわかった。 さらに, 微調整済みモデルと手動アノテーションを機械アノテーションや合成テキスト画像で補足することで, 適度な量の手動注釈付きデータであっても, S\'ami言語に対して正確なOCRが得られることを示す。

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