针对历史文献转录的 OCR 系统实体感知评估
英文标题：Entity-Aware Evaluation of OCR Systems for Historical Document Transcription
本研究针对历史档案数字化场景，探讨了光学字符识别（OCR）系统的实体感知评估方法。传统的字符错误率（CER）等标准评估指标无法准确衡量姓名、日期和标识符等核心信息是否被有效保留。该方法强调以关键实体为中心的评价视角，为历史文献数字化及后续信息抽取任务提供了更贴合实际需求的评估参考。
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摘要
光学字符识别（OCR）对于历史文献档案的数字化至关重要。然而，字符错误率（CER）等现有的标准评估指标，并不一定能准确反映姓名、日期和各类标识符等具有实际意义的核心实体信息是否得到了正确转录。
论文信息
- arXiv 编号：2610.33004v1
- 公告类型：New
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bibtex @article{entity_aware_ocr_2026, title={Entity-Aware Evaluation of OCR Systems for Historical Document Transcription}, journal={arXiv preprint arXiv:2610.33004}, year={2026} }
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