arXiv cs.CL· Nguyen Nguyen, Yongyi Zang·· 5 小时前AI 评分26
semCER：为 OCR 引入严重度加权的字符错误率指标
Equal CER, Unequal Damage: Severity-Weighted Character Error Rate for OCR
AI 导读
研究提出 semCER，在保留 CER 对齐方式与分母的基础上，由 LLM 裁判为每个字形编辑赋予严重度权重，无需分词。在英语、越南语和中文中，其评分逐条编辑地贴合读者评分，并将读者认为最严重的编辑排在列表前列；在 CER 与 semCER 判断不一致的样本对上，英语和中文读者更常支持 semCER。研究还发布了 6100 万条已评判编辑、聚合读者评分及蒸馏评分器。
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