論文の概要: Enhancing OCR for Sino-Vietnamese Language Processing via Fine-tuned PaddleOCRv5

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04003v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 02:34:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.387441
• Title: Enhancing OCR for Sino-Vietnamese Language Processing via Fine-tuned PaddleOCRv5
• Title（参考訳）: 微調整パドルOCRv5によるSino-Vietnamese言語処理のためのOCRの強化
• Authors: Minh Hoang Nguyen, Su Nguyen Thiet,
• Abstract要約: 我々は,Han-Nomテキストの文字認識を改善するためにPaddleOCRv5の微調整手法を提案する。 我々は、古代ベトナムの漢文写本のキュレートされた部分集合を用いて、テキスト認識モジュールを再訓練する。 実験の結果,精度は37.5%から50.0%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recognizing and processing Classical Chinese (Han-Nom) texts play a vital role in digitizing Vietnamese historical documents and enabling cross-lingual semantic research. However, existing OCR systems struggle with degraded scans, non-standard glyphs, and handwriting variations common in ancient sources. In this work, we propose a fine-tuning approach for PaddleOCRv5 to improve character recognition on Han-Nom texts. We retrain the text recognition module using a curated subset of ancient Vietnamese Chinese manuscripts, supported by a full training pipeline covering preprocessing, LMDB conversion, evaluation, and visualization. Experimental results show a significant improvement over the base model, with exact accuracy increasing from 37.5 percent to 50.0 percent, particularly under noisy image conditions. Furthermore, we develop an interactive demo that visually compares pre- and post-fine-tuning recognition results, facilitating downstream applications such as Han-Vietnamese semantic alignment, machine translation, and historical linguistics research. The demo is available at https://huggingface.co/spaces/MinhDS/Fine-tuned-PaddleOCRv5.
• Abstract（参考訳）: 古典中国語(漢能)のテキストの認識と処理は、ベトナムの歴史文書のデジタル化と言語間意味研究の実現において重要な役割を担っている。 しかし、既存のOCRシステムは、劣化したスキャン、非標準グリフ、そして古代の文献に共通する手書きのバリエーションに悩まされている。 本研究では,Han-Nomテキストの文字認識を改善するために,PaddleOCRv5の微調整手法を提案する。 我々は,前処理,LMDB変換,評価,可視化を網羅したフルトレーニングパイプラインによって支援された,古代ベトナムの漢文写本のキュレートされたサブセットを用いて,テキスト認識モジュールを再訓練する。 実験の結果,特にノイズの多い画像条件下では,精度が37.5%から50.0%に向上した。 さらに,ハン=ヴィエトミー意味的アライメント,機械翻訳,歴史言語学研究などの下流アプリケーションを容易にし,学習前と学習後の認識結果を視覚的に比較するインタラクティブなデモを開発した。 デモはhttps://huggingface.co/spaces/MinhDS/Fine-tuned-PaddleOCRv5で公開されている。

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