На каком объёме данных работали в задачах OCR и извлечения сущностей из PDF-документов?

Объём данных для задач OCR и извлечения сущностей из PDF-документов сильно зависит от конкретного проекта и доступных ресурсов. Обычно для обучения моделей OCR используют десятки тысяч — сотни тысяч изображений или страниц, чтобы обеспечить хорошее качество распознавания.

Для извлечения сущностей из PDF (например, имен, дат, сумм) часто применяют методы NLP и структурного анализа, где набор данных может включать тысячи документов с аннотированными сущностями.

На практике:

• Для OCR: от нескольких десятков тысяч до миллионов страниц, если требуется высокая точность и универсальность.
• Для извлечения сущностей: от нескольких тысяч до десятков тысяч документов с разметкой.

Если данных мало, применяют техники аугментации, предобученные модели и дообучение на целевой выборке.