Quais métricas de avaliação de OCR (CER, WER)?

CER (Taxa de Erro de Carácter) e WER (Taxa de Erro de Palavra) são métricas para avaliar a qualidade do reconhecimento de texto em OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres).

• CER (Taxa de Erro de Carácter) mede a percentagem de erros ao nível dos caracteres. É calculada como a relação entre a soma de inserções, eliminações e substituições de caracteres e o número total de caracteres no texto de referência.

• WER (Taxa de Erro de Palavra) é semelhante ao CER, mas ao nível das palavras. Mostra o quanto o texto reconhecido difere do texto de referência em termos de palavras.

Exemplo:

Referência: "Привет мир" Texto reconhecido: "Приве мир"

• CER considera o erro na palavra "Приве" (falta a letra 'т')
• WER contará isso como um erro de palavra

WER e CER ajudam a entender quão precisa é a modelo OCR, onde WER é mais sensível a erros ao nível das palavras, e CER a erros menores dentro das palavras.