OCR 오류 수정 오류 수정 방법

OCR 오류 수정 오류 수정 방법

몇 분 안에 PC 오류 수정

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    실제로 오류 코드가 있어야 하는 ocr을 받는 즉시 이 문제 해결 팁을 읽고 있습니다.마찬가지로 OCR 출력 시 텍스트가 잘못된 경우 OCR 후처리의 모든 목적은 OCR 출력의 개별 오류 외에도 비교 단어 이외의 오류를 최종적으로 검사하여 수정하는 것입니다. OCR 출력 단어는 N-gram 사전으로 구성된 맞춤법 검사가 가능하며 잘못된 경우 수정할 수 있습니다.

    ocr error correction

    광학 문자 감지 및 이해(OCR) 관련 계획으로 생계를 꾸렸습니다. 하나는 사전 훈련된 OCR 템플릿에 잘못된 출력 텍스트가 있다는 것입니다. OCR 모델이 있는 사람과 관련된 성능 외에도 텍스트의 다른 중요한 오류 인용은 품질과 어셈블리 방향을 느끼는 것입니다.

    • OCR 오류 의미
    • 어휘 기반
    • 콘텐츠 기반
    • 자동 통계 번역
    • 단어 클래스 주로 제목에 기반 = “”>
    • 문자 분류
    • 예측: 텍스트를 인식하지 못하는 경우가 많습니다. 태그에 문제가 있다고 할 수 있습니다.
    • 분할 오류: 구성 요소 기능 및/또는 단어에 실패했습니다.

    메소드

    이것은 일반적으로 가장 간단한 솔루션이며 기계 학습에 대한 지식이 없어도 되므로 프로그래밍 언어와 비교적 쉬운 개념 지식이 필요하지 않습니다. 많은 경우 잘못된 단어는 Levenshtein 길이(처리 거리)를 계산하는 데 걸림돌이 될 수 있으며 사전이 있는 가장 짧은 단어는 “잘못된” 단어나 슬로건에 대해 표시되어 이를 대체할 수 있습니다. 이 사전 인식 속성을 사용할 수 있습니까? 제한 사항은 의심할 여지 없이 방대한 방언이 필요하고 산업 데이터를 정의해야 한다는 것입니다.

    ocr error correction

    또한 매혹 체크 히스토리와 SymSpell 히스토리가 이해를 도와줄 것입니다.

    두 번째 연락처는 암호 시퀀스에 연결된 확률을 계산합니다. 언어학에서 전 세계 사람들은 대부분의 언어에 대한 특정 패턴(또는 문법)이 대부분 있다는 것을 발견했습니다. 일상적인 분포가 주어지면 더 나아가 우리는 사람에 대한 가능성이 단어 순서라는 것을 이해합니다. 그러나 이러한 한계는 불용어와 같이 자주 반복되는 Continued 문이 결과를 결정한다는 어려운 진실에 있습니다. 또한 단어가 영향을 받을 수 있지만 거의 중요하지 않습니다.

    Afli u. 광학 문자 끌어당김(OCR) 오류를 수정하는 통계 기계 번역(SMT) 기술을 자랑합니다. 기계 번역(MT)은 대상 언어에 대한 소스 언어를 번역하는 것입니다. 이 상황에서 도움말 언어는 구체적으로 OCR 출력이며 각 대상 언어는 확실히 수정된 텍스트입니다.

    일반적인 기계어 번역 입력은 단어 출력에 따라 생성된 시퀀스입니다. (ocr 및 처리는 결국 다른 용어 시퀀스(수정된 텍스트)가 됩니다. 목표에 대한 통계적 접근 방식은 의심할 여지 없이 가능성을 최대화하지만 둘 사이의 또 다른 차이점은 저자만 모을 뿐 단어 수준에서, 때로는 문자 수준에서 모델을 평가하지 않습니다.

    단어 오류율(WER)과 이중 언어 학생 평가(BLUE)는 의심할 여지 없이 일반적으로 시험 중에 선택됩니다. 현재 테스트 결과에 따르면 입소문 수준 모델은 캐릭터 세부 모델보다 약간 더 나은 것으로 간주됩니다.

    점수 결과 및 (afli’s., 2015)

    Kissos 등은 이러한 유형의 OCR 텍스트 오류를 ​​수정하는 다른 방법을 제안하십시오. 역학 및 단어 분류 방법을 사용하여 나쁜 단어가 포함된 주제를 진단합니다.

    저자는 수정된 텍스트를 단어로 대체해야 하는지 여부에 관계없이 최근 리뷰어를 빼는 후보자와 레인저를 초대합니다. 첫째, 후보 질병 기록을 발표하고 대체 리드의 가능성을 명확하게 식별합니다. 일단 사람들이 확인되면, 그들은 대체하기 위해 비정상적인 단어가 필요한지 결정하기 위해 때리기로 분류되는 다른 패턴을 고려할 수 있습니다.

    단어 토큰은 후보자 순위에서 가장 먼저 표시될 것이지만, Lesson = “”>

  • 혼합 기능에는 다음이 포함됩니다.

    • Unigram 빈도: 현재 계산된 특정 단어의 완전한 백분율. Bigram
    • 순방향 주파수: 우수한 램의 최대 수(이전 단어와 함께). 단어 수.
    • 가끔 역 바이그램: poppy바이그램 근처의 최대 단어 수(오른쪽 다음 단어로 구성됨).

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    샘플 후보 순위 함수(Kissos, 그 경우에는 , 기타, Ranker 2016)

    클라이언트 다음에는 개선이 필요한 의사결정 회사가 있습니다. 가능한 후보의 인덱스(단어 대체)가 일반적으로 결정된 후. 수정 결정을 내리는 사람은 원래 구성을 이러한 종류의 주소 지정 가능한 단어로 대체해야 하는지 여부를 평가합니다. 포함:

    • Confidence: OCR 출력과 관련된 메트릭입니다.
    • 일반 용어 빈도: 일반적으로 OCR 텍스트의 단어 합계. 사전
    • 비례 함수: in과 동일한 축하. 사용된 “Ranger Candidate”.

    몇 분 안에 PC 오류 수정

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    정적 보정 결정 함수의 예(Kissos et al., 2016)

    Afli H., Barro L., Schwenk H. 2015. Ocr Error Correction
    Ocr Foutcorrectie
    Ocr Felkorrigering
    Correction D Erreur D Ocr
    Korekcja Bledow Ocr
    Correccion De Errores Ocr
    Ocr Fehlerkorrektur
    Ispravlenie Oshibok Ocr
    Correzione Errori Ocr