

Versatile OCR Program
紹介 :
この製品は、複雑な教育資料から構造化データを抽出するために特別に設計されたOCRシステムです。多言語テキスト、数式、表、図表に対応し、機械学習トレーニングに適した高品質のデータセットを生成できます。このシステムは、様々な技術とAPIを利用して、高精度の抽出結果を提供し、学術研究や教育関係者の使用に適しています。
ターゲットユーザー :
この製品は、教育関係者、学術研究者、複雑な文書の処理と分析を必要とするユーザーに最適です。高精度と多機能性により、ユーザーはより効率的にトレーニングデータを作成し、様々な教育および研究目的に対応できます。
使用シナリオ
試験問題とその図表から数学の問題を抽出し、トレーニングデータを作成します。
学術論文から複雑な表と図を抽出し、それらに説明を生成します。
科学教科書の中の挿絵やデータ図表を処理して、生徒が概念を理解するのに役立てます。
製品特徴
多言語対応:日本語、韓国語、英語に対応しており、必要に応じて他の言語も簡単にカスタマイズできます。
構造化出力:人間が読める数学的表現の説明と表の要約を含む、AI準備済みのJSONまたはMarkdown形式の出力を生成します。
高精度:現実世界の学術データセットで90~95%の精度を実現し、複雑なレイアウトの文書にも対応できます。
複雑なレイアウト対応:密集した科学的内容を含む試験スタイルのPDF、数式が密集した段落、豊富な視覚要素を正確に処理できます。
インテリジェントな解釈:図表、表、図などの抽出された要素には、セマンティックな注釈とコンテキストの説明が付いています。
画像と特殊領域の処理:Google Vision APIの画像分析機能を使用して画像領域を処理し、画像の説明を生成します。
表処理の最適化:DocLayout-YOLOを使用して表領域を検出し、表の構造を保持します。
教育的価値:学生が複雑な科学や数学の概念を直感的に理解するのに役立ち、教育分野での使用に適しています。
使用チュートリアル
ステップ1:ocr_stage1.pyを実行し、入力PDFから元の要素(テキスト、表、図など)を抽出します。
ステップ2:ocr_stage2.pyを使用して中間データを処理し、構造化された人間が読める出力に変換します。
ステップ3:必要に応じて出力形式(JSONまたはMarkdown)をカスタマイズして、機械学習のニーズに適合させます。
ステップ4:抽出されたデータの検証と調整を行い、正確性と完全性を確保します。
ステップ5:処理されたデータを機械学習モデルのトレーニングまたは教育教材の開発に適用します。
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