論文の概要: Baseer: A Vision-Language Model for Arabic Document-to-Markdown OCR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18174v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 15:07:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.454834
• Title: Baseer: A Vision-Language Model for Arabic Document-to-Markdown OCR
• Title（参考訳）: Baseer: アラビア語文書とマークダウンOCRのための視覚言語モデル
• Authors: Khalil Hennara, Muhammad Hreden, Mohamed Motasim Hamed, Ahmad Bastati, Zeina Aldallal, Sara Chrouf, Safwan AlModhayan,
• Abstract要約: 本稿では,アラビア語文書OCR用に微調整された視覚言語モデルであるBaseerを紹介する。 合成と実世界のドキュメントを組み合わせた大規模なデータセットを活用することで、Baseerはデコーダのみの微調整戦略を使用してトレーニングされる。 実験の結果,Baseer は既存のオープンソースおよび商用ソリューションを著しく上回り,WER は 0.25 であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7590081165362783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Arabic document OCR remains a challenging task due to the language's cursive script, diverse fonts, diacritics, and right-to-left orientation. While modern Multimodal Large Language Models (MLLMs) have advanced document understanding for high-resource languages, their performance on Arabic remains limited. In this work, we introduce Baseer, a vision-language model fine- tuned specifically for Arabic document OCR. Leveraging a large-scale dataset combining synthetic and real-world documents, Baseer is trained using a decoder-only fine-tuning strategy to adapt a pre-trained MLLM while preserving general visual features. We also present Misraj-DocOCR, a high-quality, expert-verified benchmark designed for rigorous evaluation of Arabic OCR systems. Our experiments show that Baseer significantly outperforms existing open-source and commercial solutions, achieving a WER of 0.25 and establishing a new state-of-the-art in the domain of Arabic document OCR. Our results highlight the benefits of domain-specific adaptation of general-purpose MLLMs and establish a strong baseline for high-accuracy OCR on morphologically rich languages like Arabic.
• Abstract（参考訳）: アラビア語の文書 OCR は、言語のカーシブスクリプト、多様なフォント、ダイアクリティカルマーク、右から左へのオリエンテーションのために、依然として難しい課題である。 現代のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、高ソース言語に対する高度な文書理解を持っているが、アラビア語におけるその性能は限られている。 本稿では,アラビア語文書OCR用に微調整された視覚言語モデルであるBaseerを紹介する。 合成と実世界のドキュメントを組み合わせた大規模なデータセットを活用して、Baseerは、デコーダのみによる微調整戦略を使用して、一般的な視覚的特徴を保持しながら、トレーニング済みのMLLMに適応するように訓練されている。 また、アラビアOCRシステムの厳密な評価のために設計された、高品質で専門家が検証したベンチマークであるMisraj-DocOCRを提示する。 実験の結果,Baseer は既存のオープンソースおよび商用ソリューションを著しく上回り,WER 0.25 を達成し,アラビア語文書 OCR の領域で新たな最先端技術を確立した。 本研究は, 汎用MLLMのドメイン固有適応の利点を強調し, アラビア語のような形態的に豊かな言語上での高精度OCRの強力なベースラインを確立することを目的とした。

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