Comment Corriger L’erreur OCR Corriger L’erreur

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    Il vaut la peine de lire ces conseils de résolution de problèmes chaque fois que vous obtenez un autre code d’erreur de correction ocr.De même, si un nouveau texte dans la sortie OCR va être incorrect, le but du post-traitement OCR est d’examiner et de corriger les problèmes autres que les mots, en plus des erreurs réelles dans la sortie OCR. Les mots de sortie OCR peuvent néanmoins être vérifiés orthographiquement avec le dictionnaire N-gram et par conséquent corrigés s’ils sont incorrects.

    correction des dysfonctionnements de l'ocr

    J’ai récemment gagné ma vie grâce à un projet lié à la reconnaissance optique des avatars de films (OCR). La première est que tous les modèles OCR pré-entraînés ont un texte de résultat final incorrect. En plus des résultats associés au modèle OCR, d’autres sources d’erreur importantes et utiles dans la terminologie et la formulation sont la qualité de l’image et l’inclinaison de l’assemblage.

    • Type d’erreur OCR
    • Basé sur le vocabulaire
    • Basé sur le contenu
    • Traduction statistique automatique
    • Classe Word basé sur les en-têtes est égal à “”>
    • Classification des caractères
    • Prévision : notre texte n’est pas reconnu. Il peut éventuellement être appelé. Il y a un problème d’offre de balises.
    • Erreur de segmentation : Impossible de segmenter la fonction et/ou même un mot. méthode

    C’est généralement la solution la plus simple et ne nécessite sérieusement aucune connaissance de l’apprentissage des outils, mais plutôt un verbiage de programmation et des connaissances conceptuelles de base. Le faux mot peut rester bloqué en calculant la distance de Levenshtein particulière (distance de traitement), et le vocabulaire le plus court avec un dictionnaire peut être trouvé sans effort pour le «mauvais» mot ou la phrase ms pour le remplacer. Pouvez-vous obtenir cette attribution d’honneur de dictionnaire. Les limites sont sans aucun doute que le nouveau vocabulaire énorme est requis et que les clients doivent également définir les données Web de l’industrie.

    ocr error in Judgement correction

    En outre, l’historique de la vérification orthographique et l’historique SymSpell peuvent vous aider à mieux comprendre.

    Le deuxième contact calcule ces probabilités d’une séquence de mot de passe. En linguistique, nous avons découvert qu’à cet endroit se trouvent généralement certains modèles (ou grammaires) concernant la plupart des langues. Compte tenu de la distribution de la structure, et nous comprenons que la probabilité d’une personne est l’ordre des mots clés. Cependant, cette limitation repose sur le fait que des documents souvent répétés, tels que des mots vides, déterminent tout le résultat. Aussi rarement important, bien que le type de mot puisse être influencé.

    Afli u. offre une technologie d’interprétation statistique par machine (SMT) pour corriger les erreurs afin d’empêcher la reconnaissance de caractères (OCR). La traduction automatique (MT) est utilisée pour traduire une langue d’offre dans une langue cible. Dans ce contexte, la langue d’aide pourrait être décrite comme une sortie spécifiquement OCR, et chaque travail sur la langue est un texte révisé.

    L’entrée de traduction automatique typique est une progression créée par la sortie de mots) (l’ocr et par conséquent le traitement sont différentes séquences de vocabulaire (texte corrigé). Bien qu’une solution statistique à l’objectif maximise la probabilité Une autre différence est que seuls les rédacteurs indépendants, mais ne pas évaluer le modèle au niveau du mot et parfois au niveau du caractère.

    Le taux d’erreur sur les mots (WER) et l’évaluation des étudiants bilingues (BLUE) sont généralement sélectionnés pendant la majeure partie de l’examen. Sur la base des conclusions des tests actuels, le modèle de niveau de mot est considéré comme légèrement meilleur que le modèle d’attribut de caractère.

    Résultat du score Et (afli al., 2015)

    Kissos, etc., veuillez suggérer une autre façon de corriger cette erreur de texte OCR. Utilisez le mode de classification des caractères et des mots pour identifier les sujets contenant de mauvaises idées.

    Les auteurs invitent également les candidats rangers à soustraire le temps des évaluateurs récents pour évaluer s’il est impératif de remplacer positivement le texte révisé par une sorte de mot. Premièrement, les dossiers publics de la maladie candidate sont enregistrés et les probabilités attachées aux candidats remplaçants sont clairement identifiées. Une fois que les personnes sont identifiées, elles sont autorisées à utiliser un autre modèle, classé dans la fessée, pour déterminer si des dictons inhabituels doivent être remplacés.

    Les jetons de mots peuvent être les premiers à leur permettre de parcourir le classement des postulants, mais class = “”>

  • Les fonctions de mélange incluent également :

    • Fréquence d’unigramme : pourcentage total d’un mot unique compté. Bigram
    • Forward Frequency : le nombre maximum avec les gros béliers (avec le mot vieilli). Nombre de mots.
    • Fréquence du bigramme inversé : poppyle nombre maximum impliqué dans les mots du bigramme (formé par le processus du mot suivant).

    Les exemples de classement des candidats donnent de bons résultats (Kissos, puis autres, Ranker 2016)

    Le candidat est suivi par un décideur qui a besoin d’être amélioré. Une fois la liste des candidats possibles (substitution de mots) déterminée. La personne qui élabore la décision de révision évalue si le texte original réel doit être remplacé en tenant compte de ce mot adressable. Inclure :

    • Confidence : La métrique de la sortie OCR.
    • Fréquence du terme général : la somme totale des mots du texte OCR. Dictionnaire
    • Fonctionnalités proportionnelles : même fonction que dans. Utilisation “Ranger Candidate”.

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