研究提出严重度加权字符错误率 semCER
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研究提出严重度加权字符错误率 semCER
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AI 综述
Nguyen Nguyen 等作者提出严重度加权字符错误率 semCER,用于评估 OCR 结果。该方法保留 CER 的对齐方式和分母,由 LLM 裁判为每个字形编辑赋予严重度权重,无需分词。 研究称,在英语、越南语和中文中,semCER 的评分逐条编辑地贴合读者评分,并把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。研究同时发布了 6100 万条已评判编辑、聚合读者评分及蒸馏评分器。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
semCER:为 OCR 引入严重度加权的字符错误率指标报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CLsemCER:为 OCR 引入严重度加权的字符错误率指标
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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