A web platform for collaborative semi-automatic OCR Post-processing

Autores
Mechaca, Ana Lidia; Marmanillo, Walter Gabriel; Xamena, Eduardo; Ramirez Orta, Juan; Maguitman, Ana Gabriela; Milios, Evangelos E.
Año de publicación
2021
Idioma
inglés
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Digital Humanities researchers often make use of software that helps them in the task of finding non-trivial relationships among characters in historical text. Usually, the source texts that contain such information come from OCR acquired volumes, carrying high amounts of errors within them. This work explains the development of a web platform for the task of OCR post-processing and ground-truth generation. This platform employs machine learning to predict the correct texts accurately from OCR noisy strings. The method used for this task involves transformers for character-based denoising language models. An active learning workflow is proposed, as the users can feed their corrections to the platform, generating new annotated data for re-training the underlying machine learning correction models.
Fil: Mechaca, Ana Lidia. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Informática; Argentina
Fil: Marmanillo, Walter Gabriel. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Informática; Argentina
Fil: Xamena, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Investigaciones en Ciencias Sociales y Humanidades. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Humanidades. Instituto de Investigaciones en Ciencias Sociales y Humanidades; Argentina. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Informática; Argentina
Fil: Ramirez Orta, Juan. Dalhousie University Halifax; Canadá
Fil: Maguitman, Ana Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
Fil: Milios, Evangelos E.. Dalhousie University Halifax; Canadá
50º Jornada Argentina de Informática; Simposio Argentino de Ciencia de Datos y Grandes Datos
Ciudad Autónoma de Buenos Aires
Argentina
Sociedad Argentina de Investigación Operativa
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
Materia
OCR POST-PROCESSING
DIGITAL HUMANITIES
LANGUAGE MODELS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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50º Jornada Argentina de Informática; Simposio Argentino de Ciencia de Datos y Grandes Datos
Ciudad Autónoma de Buenos Aires
Argentina
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Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
description Digital Humanities researchers often make use of software that helps them in the task of finding non-trivial relationships among characters in historical text. Usually, the source texts that contain such information come from OCR acquired volumes, carrying high amounts of errors within them. This work explains the development of a web platform for the task of OCR post-processing and ground-truth generation. This platform employs machine learning to predict the correct texts accurately from OCR noisy strings. The method used for this task involves transformers for character-based denoising language models. An active learning workflow is proposed, as the users can feed their corrections to the platform, generating new annotated data for re-training the underlying machine learning correction models.
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