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维基文库讨论:光学字元辨识

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Kcx36在话题“OCR软件使用指引”中的最新留言:8个月前

对于手写古籍 古籍酷与google OCR的比较

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图像:https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bd/WUL-i13_00871_%E6%A4%8D%E7%89%A9%E5%AD%A6_1.pdf/page18-1599px-WUL-i13_00871_%E6%A4%8D%E7%89%A9%E5%AD%A6_1.pdf.jpg


https://gj.cool/api_demo

光处浆最多或云植物之 浆犹动物之脂也 此体生于叶中木中者其初细胞甚小且少近管处又生 新者渐生渐多体以渐而大故叶与木亦以渐而大也 诸细胞相粘合必有隙隙中或有油或有香胶充满焉又 或有养气或有液道其液如水液道之或通皮外或通 叶外以接外气凡有油与养气者其口或大或小于细胞 不定惟液道口必甚小非显微镜不能察焉 其功用令流质遍行植物体中胞虽无漏孔流质自能沁 入复沁出焉 嫩木中聚胞体节节相联如甲木老则中之细胞消尽而 成长管剖其管细察之有无数细点凹迹也如心 此体最易烂凡叶花果落地后与 植物生命之气隔绝其中之炭质 即合养气散为炭气轻气即合养 气化为水馀如硫磺邻谦青盐等质即仍入土故叶花果 堕地后其软处必先坏核置干处不坏遇湿亦即烂也 木体 木体乃合无数长管为一体管柔而勒长而甚细合七管


https://ocr.wmcloud.org/

光处浆最多或云植物之浆犹动物之脂也 此体生于叶中木中者其初细胞甚小且少近管处又生 新者渐生渐多体以渐而大故叶与木亦以渐而大也 诸细胞相粘合必有隙隙中或有油或有香胶充满 或有养气或有液道其液雄水液 液如水液道之口或通皮外或通 以接外气凡有油与养气者其口或大或小于细胞 心惟液道之口必甚小非显微镜不能察焉 流质编行植物体中胞虽无漏孔流质自能沙 其功用令流质编 入复沁出焉 嫩木中聚胞体节相联如甲木老则中之细胞消尽而 成长管剖其管 Q有无数细点凹迹也如乙 此体长易烂凡叶花果落地后与 植物生命之气隔绝其中之尸质 配合养气散为炭气轻气郎合养 气化为水馀如硫花 青盐等质即仍入土故叶 堕地后其软处必先坏核置干处不坏遇湿亦自烂也 木体 木体乃合无数长管为一体管柔而靳长而甚组合七管 学 叶


https://zh.wikisource.org/w/index.php?title=Wikisource%3A%E6%B2%99%E7%9B%92&diff=2292668&oldid=2292667 比较二者可以发现,古籍酷的识别准确率更高。但是古籍酷的缺点是不能识别标点符号。 维基小霸王留言2023年5月30日 (二) 04:19 (UTC)回复

公有领域文献整理的几个阶段

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理想的完整步骤是:扫描上传到维基共享资源、OCR、加标点、自动写成百科全书。

扫描上传到维基共享资源:现在已经传了很多了,以后还要继续。

挑选出最好的版本:一些书有很多版本,同一版本有多个来源的扫描。人工挑选出其中最好的一个文件,用于OCR。

OCR:对于不同时代的作品,印刷和排版方式不同。挑选最合适的OCR工具,转换为文本。

加标点:电脑自动加标点。

自动写成百科全书:这是最终极的一步。有的文本就像天书一样。现在有chatgpt这样的工具,可以将这些书提取信息写成百科全书条目。由于来源是公有领域的,条目大篇幅引用也没关系,只要注明来源即可,这样可便于读者查证。

大型语言模型可以综合多个语言的文本,这样就可以使用所有语言的所有共有领域材料写成所有语言的条目,真正实现“地球上的每一个人都可以自由访问所有人类知识的总和”,这是人类过去从未实现的。

希望有专业的人士来做这一步,这会是一项历史性的创举。 维基小霸王留言2023年6月29日 (四) 02:50 (UTC)回复

NDL古典籍OCR ver.3

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出新版了,据说对古籍有改良。(@维基小霸王:)Fish bowl留言2024年2月7日 (三) 23:50 (UTC)回复

谢谢 以后我看看 维基小霸王留言2024年2月7日 (三) 23:58 (UTC)回复

大规模OCR图书馆

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之前讨论过Wikisource:写字间/存档/2023#OCR图书馆,但遇到了Google OCR无法访问图片的问题。现在此问题已经解决了。我们可以开始大规模识别图书扫描了。

一个潜在的问题是,很多书具有多份扫描档。每个都识别是没有意义的,最好的方式是像@midleading:提出的那样,开发一个工具,允许各位用户批量识别不同的书。我已经提出了功能需求,有更多需求请提出。

另一个问题是,使用哪种OCR软件。Google OCR对于识别1900年以来的印刷体合适,但是无法识别竖排排版位于行外的标点。对于古文,古籍酷效果更好,而且支持自动加标点,对开源项目有支持。我还测试了日本国立国会图书馆开发的OCR软件,打开是因为是针对日文训练的,效果不好。请大家考虑在Wikisource:OCR/测试加入各种类型文件的例子,以及测评更多OCR软件。 维基小霸王留言) 2024年1月15日 (一) 13:33 (UTC

我刚才录入了来自这里的文本,感觉还不错,这也是一个选择。 Midleading留言2024年1月15日 (一) 13:37 (UTC)回复
匹配文本与文件也是个问题。 维基小霸王留言2024年1月15日 (一) 13:51 (UTC)回复
2017年录入四部丛刊的时候就是人工匹配的,匹配中发现了大量缺页和重复,现在我认为也可以人工匹配。 Midleading留言2024年1月15日 (一) 14:22 (UTC)回复
导入现在已有的文本应该要优先于自己识别,有很多书其实已经有已有的数字化文本,没必要再重来一遍。目前这个来源的文本已经具备导入维基文库条件了。 Midleading留言2024年1月16日 (二) 09:45 (UTC)回复
这种识别作业会有方便后续人工追踪维护标签对吧?—— Eric Liu留言 2024年1月15日 (一) 14:38 (UTC)回复
有没有用户愿意维护就不知道了,关键是看有没有用户在维基文库读我们录入的书。 Midleading留言2024年1月15日 (一) 14:46 (UTC)回复
最基本的一个作用是作为图书的全文搜索库。现在,维基共享资源上传了那么多图书,是无法全文搜索的。维基百科的搜索引擎和维基文库是相连的,完成这个项目后,在搜索维基百科的时候,右边就会有一个框框显示出几乎所有中文公有领域图书的搜索结果,这不是很棒吗?
至于标签,这种校对页面默认的未校对标签就描述了这些页面的状态。即使不是大规模的机器识别,很多用户输入之后不校对,跟这样做的结果是一样的。 维基小霸王留言2024年1月15日 (一) 23:39 (UTC)回复
对于印刷体Google OCR效果很好,但它的标点符号大多是半角的,建议OCR之后都替换一次。简体测试文本刚好就是我用Google OCR录入并校对的。--Kcx36留言2024年1月15日 (一) 15:47 (UTC)回复
竖排古籍中低几格或有空白的短段落,Google OCR有时无法保证行序、字序,还会把一行拆成几块。对双行注文识别弱,即使是较高像素的图片。Andayunxiao留言2024年1月15日 (一) 16:04 (UTC)回复
录入古文还是用古籍酷最好,不仅识别效果好,还能用人工智能加标点。 维基小霸王留言2024年1月15日 (一) 23:32 (UTC)回复
@Andayunxiao 对于古文,gj.cool优于Google。Google gj.cool 维基小霸王留言2024年1月16日 (二) 04:51 (UTC)回复
gj.cool给的额度很小 应该用不了 维基小霸王留言2024年1月16日 (二) 08:48 (UTC)回复
没关系,我们可以把这个功能放到WMCS里面,让其他用户使用,估计用户应该不会用完这些额度 Midleading留言2024年1月16日 (二) 09:40 (UTC)回复
古籍酷看来效果很好,而且没有缺字。中文古书通常行列分明,惜 Google OCR 未能利用这一点。额度就算小,能利用也是对用户有益的。我无意用 OCR 录入大量内容,仅作范例。 Andayunxiao留言2024年1月17日 (三) 15:34 (UTC)回复

竖版图书行外标点无法识别的问题可能将会解决,2月19日Google API更新后,请大家注意测试。--维基小霸王留言2024年1月19日 (五) 02:03 (UTC)回复

借此话题提个想法:我很喜欢Ctext的 字符识别连结页面,不仅美观,容易定位,而且其底层支持两种输入和修改模式,不需要用户会使用排版代码。效果上更是同一段源码有三种展示模式——简单修改模式(不合并行)、竖排阵列模式,和正文横排模式(合并行)。不知道在 Mediawiki 的框架下我们能否实现类似功能,让用户只输入一次,就可以有不同的展示方式。Andayunxiao留言2024年1月19日 (五) 17:02 (UTC)回复

OCR软件使用指引

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我认为维基文库对OCR软件的使用需要提出指引,避免将来某些用户大量创建低质量的文本页面充斥整个维基文库,避免管理员删除上百个甚至上千个低质量页面:

  • 当维基文库收录了原文对应数字化文本时,不应大量创建错误率高于该数字化文本的页面。
  • 当维基文库尚未收录原文对应数字化文本,但可公开访问的外部网站收录了原文对应数字化文本时,不应大量创建错误率高于该外部网站所提供的数字化文本的页面。

Midleading留言2024年1月16日 (二) 05:35 (UTC)回复

我用chatgpt将讨论内容转换成了方针,请修改:Wikisource:OCR#大规模OCR计划维基小霸王留言2024年1月16日 (二) 13:35 (UTC)回复
新手提问!请问有给古籍PDF免费做OCR的网站吗? Fremax留言2024年1月17日 (三) 10:47 (UTC)回复
@Ericliu1912Wikisource:OCR有必要移动到Wikisource:光学字元辨识吗?英文缩写更常用,中文还涉及地区词,地区词转换不知道为什么没生效。--Kcx36留言2024年1月17日 (三) 11:22 (UTC)回复
正式名词的话,第一次提到使用中文名称为宜,之后可以多用简称。地区词转换已经修复,我也不知道是怎么回事( —— Eric Liu留言 2024年1月17日 (三) 12:04 (UTC)回复
维基文库是没有地区词转换的,因为不需要转换原文中的地区词 Midleading留言2024年1月17日 (三) 14:37 (UTC)回复
文库目前只有简体和繁体模式,没有开启地区词转换。技术上,w:维基百科:繁简处理 提到, 繁简转换总共通过三个转换表来实现,这三个表所有维基项目共用,其中不包括地区词。这一点是百科的周全考虑,而不是疏忽。见w:维基百科:字词转换/2015年转换表更新说明,转换表收录相对保守,有些地区用字差异也未收入,如“著”,“着”。Andayunxiao留言2024年1月17日 (三) 15:54 (UTC)回复
不赞同在作品页使用地区词转换。文库作品是对已有作品的复制。应该保持这些作品的完整性和原貌。帮助空闲提供转换有益。 Andayunxiao留言2024年1月17日 (三) 16:00 (UTC)回复
我和Ericliu1912在说的仅仅是Wikisource:光学字元辨识的页面标题“光学字元辨识”和“光学字符识别”。--Kcx36留言2024年1月17日 (三) 16:07 (UTC)回复
是我离题太远了,抱歉抱歉。标题转换是怎样生效的,是不是通过地区词转换,我还不清楚。 Andayunxiao留言2024年1月17日 (三) 16:23 (UTC)回复
我觉得没必要移动,大家都知道OCR是什么意思。w:Wikipedia:格式手册/缩写上说:“‘大家都这么用’,那么我也可以这么用。”--维基小霸王留言2024年1月19日 (五) 02:02 (UTC)回复
@Blahhmosh Lemonaka留言2024年1月24日 (三) 00:32 (UTC)回复
Yes? What's up? @Lemonaka Blahhmosh留言2024年1月24日 (三) 02:15 (UTC)回复