본 기사는 제한된 레이블 데이터에도 불구하고 전서, 행서, 초서 등 시각적으로 구별되는 서체를 처리하는 역사적 만주어 OCR을 위한 다중 전문가 시스템을 제시합니다. 이 접근 방식은 반복 파인튜닝 프로세스에서 체크포인트를 도메인 전문가로 재사용하고 경량 페이지 레벨 이미지 분류기를 사용하여 시각적 스타일에 따라 페이지를 분배합니다.
- 라우터는 99.3퍼센트의 페이지 레벨 도메인 정확도를 달성하여 동일한 정밀도의 도메인 레이블 오라클과 일치합니다.
- 동결된 테스트 세트에서 시스템은 각 스타일의 선택된 전문가와 두 자리 정밀도로 일치합니다: 전서에서 0.30퍼센트 CER, 상소문에서 1.57퍼센트, 행서에서 4.83퍼센트.
- 선택된 세 전문가 중 두 전문가는 최종 도메인을 위해 특별히 훈련되지 않았습니다. 행서 전문가만 해당 도메인을 대상으로 훈련되었습니다.
저자들은 평가 프로토콜, 라우터 설계 및 페이지별 예측을 보고하여 비교가 재현 가능하도록 보장합니다.