El artículo presenta un sistema de múltiples expertos para el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) manchú histórico que aborda el desafío de los datos etiquetados limitados y los diversos estilos visuales, incluyendo script regular, script cursivo y mano de cancillería semicursiva. El enfoque reutiliza puntos de control de un proceso de ajuste fino iterativo como especialistas del dominio y emplea un clasificador de imágenes ligero a nivel de página para enviar páginas según su estilo visual.
- En conjuntos de prueba congelados, el sistema enrutado logró una Tasa de Error de Caracteres (CER) del 0,30 por ciento en script regular, 1,57 por ciento en memoriales y 4,83 por ciento en script cursivo.
- El enrutador alcanzó una precisión de dominio a nivel de página del 99,3 por ciento, igualando al oráculo de etiquetas de dominio con la misma precisión.
- Dos de los tres especialistas seleccionados no fueron entrenados específicamente para su dominio final, demostrando la capacidad del sistema para reutilizar puntos de control existentes de manera efectiva.
Los autores informan el protocolo de evaluación, el diseño del enrutador y las predicciones por página para asegurar que la comparación sea reproducible.