लेख ऐतिहासिक मंचू OCR के लिए एक बहु-विशेषज्ञ प्रणाली प्रस्तुत करता है जो सीमित लेबल वाले डेटा के बावजूद नियमित लिपि, चालू लिपि और अर्ध-कर्सिव चैंसरी हैंड जैसे दृश्य रूप से भिन्न लेखन शैलियों को संभालता है। दृष्टिकोण एक पुनरावर्ती फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया से चेकपॉइंट्स को डोमेन विशेषज्ञों के रूप में पुनः उपयोग करता है और दृश्य शैलियों के आधार पर पृष्ठों को भेजने के लिए एक हल्के पृष्ठ-स्तर की छवि वर्गीकार का उपयोग करता है।
- रूटर 99.3 प्रतिशत पृष्ठ-स्तर डोमेन सटीकता प्राप्त करता है, समान सटीकता पर डोमेन-लेबल ओरेकल के बराबर है।
- फ्रोजन टेस्ट सेट्स पर, प्रणाली प्रत्येक शैली के लिए चयनित विशेषज्ञ के साथ दो दशमलव स्थानों की सटीकता तक मेल खाती है: नियमित लिपि पर 0.30% CER, स्मारकों पर 1.57%, और चालू लिपि पर 4.83%।
- तीन चयनित विशेषज्ञों में से दो को उनके अंतिम डोमेन के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित नहीं किया गया था; केवल चालू-लिपि विशेषज्ञ को उस डोमेन को लक्ष्य के रूप में प्रशिक्षित किया गया था।
लेखकों ने तुलना को पुनरुत्पादक बनाने के लिए मूल्यांकन प्रोटोकॉल, रूटर डिज़ाइन और प्रति-पृष्ठ पूर्वानुमानों की रिपोर्ट की है।