スキャン文書の数式認識の精度を上げるには？

2025-08-28

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数式認識精度の最適化

SmolDoclingは、学術文献における数式認識の課題に対し、以下の強化ソリューションを提供します：

入力前処理段階1) スキャン解像度が300dpi以上であることを確認してください。Pillowライブラリーはグレースケール強調処理(image.convert("L")) 3) OpenCVによる傾いたドキュメントの角度補正
モデル別最適化1) LaTeX構文コンバータを内蔵 2) 記号アテンション機構を採用し、演算子の認識率を向上 3) セグメント認識モードをサポートし、複雑な数式を階層的に解析。
再処理技術:: 1)によるdocling_coreなpost_process_formula()メソッドを追加する。verbose=2パラメータは識別の信頼性を示す。\begin{equation}環境パッケージ

避けるべき典型的な間違い：1）反射紙文書の撮影は避ける 2）手書きの数式は、文字と文字の間隔が3mm以上であることを確認する必要がある 3）マトリックス数式は、プロセスのスクリーンショットを別に撮ることを推奨する