機械学習のためのデータエクスポート機能
多用途OCRプログラムは、データ処理フローに2段階設計を採用し、最初に原文書をテキスト/数式/表/グラフ要素に分解し、次にセマンティック分析によって構造化データを生成します。出力フォーマットはAIトレーニングに最適化されています。JSONフォーマットには完全な要素座標、タイプラベル、セマンティックコンテキストが含まれ、Markdownフォーマットは学術文書の可読性を維持します。典型的な例としては、日本留学試験の生物学論文の図表を「減数分裂の段階を示す顕微鏡写真」のような注釈付きの学習データに変換したり、数式を解析してLaTeXコードと「三角法を用いた不等式」の記述を含む二重表現にしたりすることが挙げられます。このツールはバッチ処理もサポートしている。このツールはバッチ処理もサポートしており、-input_dirパラメータで研究論文のライブラリ全体を一度に構造化データセットに変換することができる。
この答えは記事から得たものである。VOP: 複雑な図や数式を抽出するOCRツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 構造化された出力機能により、VOPはAIのトレーニングデータ生成に理想的なツールとなる。
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