ハイブリッド言語強化プログラム
言語横断的な文書処理の精度を向上させるための主要なテクニック：
- 言語声明::
- プロンプトの冒頭でメイン言語を明示的に指定する： 'DOC_LANG=Chinese-based, with English terminology'
- 特定の段落の外国語コンテンツを{{ja}}...{{/ja}}タグで囲む
- 前処理技術::
- OpenCVのMSERアルゴリズムを使って、まず異なる言語のテキスト領域を分離する。
- 対訳相互参照文書では、-layout-analysisパラメータを使用して段落を揃えます。
- モデルパラメータ::
- lang=zh-en-frを追加し、多言語混在デコードをサポートする。
- set-tolerant=0.2 20% 非主要言語文字の違いを許可する
- 加工後の検証::
- LangDetectライブラリによる出力言語分布のチェック
- Google/Baiduのシソーラスを校正し、専門用語の呼び出しを行う。
結果の比較：最適化なしの中英混合精度82%が、上記スキームでは94%に。
この答えは記事から得たものである。Qwen2.5-VL：画像・ビデオ文書解析のためのオープンソース・マルチモーダルラージモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 多言語混在文書におけるテキスト認識精度低下の問題を克服するには？
