論文の概要: LV-ROVER: Multi-Stream Tesseract Voting for Maltese Paragraph OCR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00250v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 22:58:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:07.657055
• Title: LV-ROVER: Multi-Stream Tesseract Voting for Maltese Paragraph OCR
• Title（参考訳）: LV-ROVER:マルタパラグラフOCRのためのマルチストリームテッセラクト投票
• Abstract要約: 実際にトレーニングするためのコーパスがなければ、私たちは合成トレーニングパイプラインと5ストリームのTesseract LV-ROVERアンサンブルを構築しました。 文字誤り率(CER)0.0234の細調整されたテッセラクトベースラインに対する422パラグラフベンチマークの結果を報告する。 アンサンブル認識だけでCERは44%改善され、0.01317になった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Maltese has decent text corpora and pretrained language models, but, like many languages outside the handful with large OCR benchmarks, only a single known real labelled PDF corpus for OCR training, 57 page, far below what paragraph-level training needs: low-resource for OCR specifically. With no real corpus to train on at scale, we built a synthetic training pipeline and a 5-stream Tesseract LV-ROVER ensemble, and report results on a 422-paragraph benchmark against a fine-tuned-Tesseract baseline of character error rate (CER) 0.0234. Ensemble recognition alone improves CER by 44 percent, to 0.01317; a five-stage post-processing chain brings the full pipeline to CER 0.00700, a 70 percent reduction. Most of that chain is typographic normalisation, but one stage recovers misread diacritics rather than aligning punctuation, so we report it as a recognition gain rather than folding the whole chain under one label. We treat the 44 percent figure as the portable estimate of what the recogniser learned, and the 70 percent figure as specific to this benchmark's label convention.
• Abstract（参考訳）: Malteseにはまともなテキストコーパスと事前訓練された言語モデルがあるが、大規模なOCRベンチマークを持つ少数の言語以外の多くの言語と同様に、OCRトレーニングのための唯一の本当のラベル付きPDFコーパス、57ページしか知られていない。 実際の訓練用コーパスを持たず,5ストリームのTesseract LV-ROVERアンサンブルと5ストリームのTesseract LV-ROVERアンサンブルを構築し,文字誤り率(CER)0.0234の微調整されたTesseract-Tesseractベースラインに対する422パラグラフベンチマークの結果を報告する。 アンサンブル認識だけでCERを44%改善し、0.01317になった。 典型的正規化がほとんどであるが,一段目では句読点の整列ではなく,誤読点が回復するので,一段目の下に全鎖を折り畳むのではなく,認識の利得として報告する。 44%の数字を、認識者が何を学んだかのポータブルな見積もりとして扱い、70%の数字を、このベンチマークのラベル規約に固有のものとして扱います。

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