面向历史文献转录的OCR系统实体感知评估

arXiv：2610.33004v1 发布类型：新 提要：光学字符识别（OCR）对于历史档案的数字化至关重要，然而诸如字符错误率（CER）等标准评估指标并不一定能反映诸如姓名、日期和标识符等重要信息是否得以保留。在本研究中，我们从实体层面分析OCR错误，以此作为评估历史文献中OCR质量的补充视角。我们使用了一个公开的基准数据集，包含来自Berrutti档案馆的175份文档，并辅以5,209个经人工标注的实体提及——这些标注将在论文被接收后公布——对序列识别型OCR系统、专为OCR设计的视觉-语言模型以及通用视觉-语言模型进行了比较。除了全局转录准确率之外