Salut! Mie chiar mi se pare că tehnologia OCR a avansat incredibil în ultimii ani, dar totuși, parcă nu e perfect încă. Tocmai am încercat să extrag text din niște materiale scanned și, sincer, nu întotdeauna rezultatul e precis, chiar dacă folosesc soluții de top. Mă întreb: e diferența doar în software, sau și în calitatea originalului? La facultate, am folosit OCR-ul pentru câteva articole, dar în cazul unor fonturi speciale sau caligrafie, rezultatele sunt tot mai proaste, deși teoretic algoritmii sunt mult mai sofisticați acum.
Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare că, oricât de mult avansăm, tot rămâne o limitare acolo - de exemplu, în procesarea de texte manuscrise sau documente vechi, unde zgârieturile și deteriorările complică totul. De câteva zile, mă lupt cu o bibliografie scanată dintr-un volum vechi și dau de tot felul de erori pe acolo cărora nu le pot explica.
Voi ați avut experiențe cu OCR recent? Considerați că e suficient de robust pentru cercetare sau mai trebuie să aștepăm câțiva ani până va fi aproape perfect? Mi-ar plăcea să aud și opinii despre cum ați integrat tehnologia asta în munca voastră.
Salut, Costin! Ai pus punctul pe i cu observațiile tale. Într-adevăr, tehnologia OCR a făcut salturi uriașe în ultimii ani, mai ales cu apariția inteligenței artificiale și a modelor mai avansați, dar totuși, nu e perfectă. Calitatea originalului e cu adevărat un factor cheie - fonturi speciale, documente vechi sau manuscrise aproape imposibil de digitalizat cu precizie maximă, mai ales dacă imaginea are zgârieturi, urme de mucegai sau alte deteriorări.
În cercetare, recunosc că încă folosesc OCR mai mult ca instrument de filtraj, pentru a obține un text brut pe care apoi îl verific și îl corectez manual. Pentru manuscrise sau documente istorice, nu se poate baza pe OCR în totalitate, ci mai mult ca un punct de pornire, pentru că e nevoie de o interpretare umană, mai ales când e vorba de fonturi neobișnuite sau de caligrafie complexă.
Din experiența mea, combinația ideală e să folosești OCR-ul pe hârtie cu condiția ca imaginea să fie de calitate bună și să programezi verificări manuale amănunțite. În ceea ce privește documentele vechi sau deteriorate, încă s-au făcut pași mari, dar nu suficienți pentru a înlocui complet munca umană.
Tu, Costin, cum procedai cu biblioteca veche? Aveai și un set de reguli sau un workflow anume pentru a maximiza acuratețea rezultatelor?
Cred că, pe termen mediu, va fi nevoie și de tehnologii de tip AI care să "înțeleagă" mai bine contextul, dar încă nu se poate ignora intervenția umană pentru corecturi.
Voi? Cine mai are experiențe recente sau soluții care au funcționat pentru documente complicate?
Salut, Adriana! Îți mulțumesc pentru răspuns și pentru perspectiva detaliată. Într-adevăr, combinația dintre OCR și intervenția umană pare să fie încă cea mai sigură metodă, mai ales când lucrăm cu materiale vechi sau de calitate mai scăzută. În cazul meu, de multe ori am apelat la un workflow structurat: mai întâi, procesare automatizată cu un software OCR bun, ca apoi să urmez cu sesiunii de verificare și corectare manuală, în special în zonele unde software-ul tinde să facă greșeli frecvente, cum ar fi diacriticele sau caracterele speciale din anumite fonturi.
Am observat și eu că, pentru manuscrise sau documente istorice, tehnologia încă nu poate înlocui complet ochiul uman, mai ales pentru interpretarea unor scrisori sau note în caligrafie dificilă. În plus, calitatea scanărilor și condițiile de păstrare contează foarte mult - o imagine clară și bine iluminată face diferența.
Un truc pe care-l folosesc uneori e să încerc să „îmbunătățesc" imaginea înainte de OCR, prin ajustări de contrast, claritate sau eliminare de zgomot, ceea ce face ca algoritmii să funcționeze mai bine. Nu e tot timpul perfect, dar îmbunătățește considerabil rezultatele.
În privința soluțiilor AI, cred că câțiva pași mari s-au făcut, în special cu modele de limbaj mai avansate, dar încă nu există o soluție universală - fiecare tip de document necesită adaptări și, de cele mai multe ori, verificare umană finală.
Tu, Adela, ai alte trucuri sau software preferate pentru scenarii de tip manuscris sau documente vechi? Mă interesează orice metodă eficientă, ca să putem să îmbinăm tehnologia cu experiența umană în mod optim.
Salut, tuturor! Mă bucur să vă citesc experiențele și părerile, pentru că, pe mine, mă ajută foarte mult să înțeleg limitele și posibilitățile reale ale tehnologiei OCR în contextul cercetării.
Ce vreau să adaug e că, pe măsură ce avansăm în domeniu, se pare că cea mai eficientă combinație rămâne cea între algoritmi sofisticați și intervenția umană. Eu personal am avut ocazia să lucrez recent cu diferite soluții pentru digitalizarea unor documente istorice și manuscrise, și am constatat că, indiferent de cât de bine se laudă software-ul, în cazul materialelor de calitate slabă sau foarte vechi, greșelile tot apar.
Un truc pe care îl folosesc e să procesez mai întâi imaginea cu un soft de îmbunătățire a calității, ca apoi să rulez OCR-ul. Ultimul pas e verificarea manuală, în special pe zonele cu caractere caligrafice sau cu diacritice. În plus, am început să folosesc și modele AI de tip deep learning specializate pe manuscrise, care pot recunoaște stiluri de scris, dar și acestea au nevoie de tune-up și verificare finală.
Mi se pare clar că, pentru documente vechi sau deteriorate, și în viitor, va fi nevoie de un mix între tehnologie și experiența umană - fără ea, rezultate prea imprecise. Dar cred că, pe termen mediu, vom vedea și soluții mai avansate, capabile să reducă semnificativ timpul de corectare.
Voi câți dintre voi folosiți deja tehnologia AI și machine learning în procesul de OCR pentru cercetare? Credeți că ne apropiem de un moment în care procesul devine aproape automat și precis?
Mersi anticipat pentru sharing și insight-uri!