L'article présente un système multi-experts pour la reconnaissance optique de caractères (OCR) mandchoue historique qui répond au défi des données étiquetées limitées et des styles visuels diversifiés, y compris l'écriture régulière, l'écriture courante et la chancellerie semi-cursive. L'approche réutilise les points de contrôle d'un processus de réglage fin itératif en tant que spécialistes du domaine et emploie un classificateur d'images léger au niveau de la page pour dispatcher les pages en fonction de leur style visuel.
- Sur des ensembles de test figés, le système routé a atteint un taux d'erreur de caractères (CER) de 0,30 pour cent sur l'écriture régulière, 1,57 pour cent sur les mémoriaux et 4,83 pour cent sur l'écriture courante.
- Le routeur a atteint une précision de domaine au niveau de la page de 99,3 pour cent, correspondant à l'oracle d'étiquette de domaine à la même précision.
- Deux des trois spécialistes sélectionnés n'ont pas été spécifiquement entraînés pour leur domaine final, démontrant la capacité du système à réutiliser efficacement les points de contrôle existants.
Les auteurs rapportent le protocole d'évaluation, la conception du routeur et les prédictions par page pour garantir que la comparaison est reproductible.