რა მეტრიკები გამოიყენება OCR-ის შეფასებისთვის (CER, WER)?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
CER (მოსალოდნელი შეცდომების პროცენტი) და WER (სიტყვის შეცდომების პროცენტი) არის მეტრიკები, რომლებიც აფასებენ OCR (ოპტიკური სიმბოლოს აღიარება) ტექსტის ხარისხს.
-
CER (მოსალოდნელი შეცდომების პროცენტი) ზომავს შეცდომების პროცენტს სიმბოლოს დონეზე. ის ითვლება როგორც სიმბოლოს ჩასმის, წაშლის და შეცვლის ჯამი განაწილებული რეფერენციული ტექსტის საერთო სიმბოლოს რაოდენობაზე.
-
WER (სიტყვის შეცდომების პროცენტი) მსგავსია CER-ის, მაგრამ სიტყვების დონეზე. ის აჩვენებს, რამდენად განსხვავდება აღიარებული ტექსტი რეფერენციული ტექსტისგან სიტყვების მიხედვით.
მაგალითი:
რეფერენცია: "Привет мир" აღიარებული ტექსტი: "Приве мир"
- CER ითვალისწინებს შეცდომას სიტყვაში "Приве" (მცირედი 'т' ასოს გარეშე)
- WER ამას ითვლის როგორც სიტყვას შეცდომას
WER და CER ეხმარებიან იმის გაგებაში, რამდენად ზუსტი არის OCR მოდელი, სადაც WER უფრო მგრძნობიარეა სიტყვების დონეზე დაშვებულ შეცდომებზე, ხოლო CER — მცირე შეცდომებზე სიტყვების შიგნით.