NoisOCR: OCR 이후 시끄러운 텍스트를 시뮬레이션하기 위한 Python 라이브러리-파이썬 튜토리얼-php.cn

NoisOCR: A Python Library for Simulating Post-OCR Noisy Texts

NoisOCR은 OCR(광학 문자 인식) 이후 생성된 텍스트의 노이즈를 시뮬레이션하도록 설계된 Python 라이브러리입니다. 이러한 텍스트에는 품질이 낮은 문서나 원고에서 OCR을 처리하는 데 따른 어려움을 반영하는 오류나 주석이 포함될 수 있습니다. 라이브러리는 하이픈 유무에 관계없이 OCR 이후 텍스트의 일반적인 오류 시뮬레이션과 텍스트를 슬라이딩 창으로 분할하는 기능을 제공합니다. 이는 철자 교정을 위한 신경망 모델의 훈련에 기여할 수 있습니다.

GitHub 저장소: NoisOCR

PyPI: PyPI의 NoisOCR

특징

슬라이딩 창: 긴 텍스트를 단어 분리 없이 작은 부분으로 나눕니다.
하이픈을 사용한 슬라이딩 창: 하이픈을 사용하여 글자 수 제한 내에 단어를 맞춥니다.
텍스트 오류 시뮬레이션: OCR 이후 정확도가 낮은 텍스트를 시뮬레이션하려면 임의 오류를 추가하세요.
텍스트 주석 시뮬레이션: BRESSAY 데이터세트에 있는 것과 같은 주석을 삽입하여 텍스트의 단어나 구문을 표시합니다.

설치

pip를 통해 NoisOCR을 쉽게 설치할 수 있습니다.

pip install noisocr

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사용 예

1. 슬라이딩 윈도우

이 기능은 텍스트를 제한된 크기의 세그먼트로 나누어 단어를 그대로 유지합니다.

import noisocr

text = "Lorem Ipsum is simply dummy...type specimen book."
max_window_size = 50

windows = noisocr.sliding_window(text, max_window_size)

# Output:
# [
#   'Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing', 
#   ...
#   'type and scrambled it to make a type specimen', 
#   'book.'
# ]

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2. 하이픈을 이용한 슬라이딩 윈도우

하이픈 사용 시 필요에 따라 하이픈을 삽입하여 창당 글자 수 제한을 초과하는 단어를 맞추려고 시도하는 기능입니다. 이 기능은 PyHyphen 패키지를 통해 여러 언어를 지원합니다.

import noisocr

text = "Lorem Ipsum is simply dummy...type specimen book."
max_window_size = 50

windows = noisocr.sliding_window_with_hyphenation(text, max_window_size, 'en_US')

# Output:
# [
#   'Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing ',        
#   'typesetting industry. Lorem Ipsum has been the in-', 
#   ...
#   'scrambled it to make a type specimen book.'
# ]

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3. 텍스트 오류 시뮬레이션

simulate_errors 기능을 사용하면 사용자가 텍스트에 임의의 오류를 추가하여 OCR 이후 텍스트에서 흔히 발견되는 문제를 에뮬레이트할 수 있습니다. 오타 라이브러리는 문자 교환, 공백 누락, 추가 문자 등과 같은 오류를 생성합니다.

import noisocr

text = "Hello world."
text_with_errors = noisocr.simulate_errors(text, interactions=1)
# Output: Hello, wotrld!
text_with_errors = noisocr.simulate_errors(text, 2)
# Output: Hsllo,wlorld!
text_with_errors = noisocr.simulate_errors(text, 5)
# Output: fllo,w0rlr!

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4. 텍스트 주석 시뮬레이션

주석 시뮬레이션 기능을 사용하면 사용자는 BRESSAY 데이터세트의 주석을 포함하여 일련의 주석을 기반으로 텍스트에 사용자 정의 표시를 추가할 수 있습니다.

import noisocr

text = "Hello world."
text_with_annotation = noisocr.simulate_annotation(text, probability=0.5)
# Output: Hello, $$--xxx--$$
text_with_annotation = noisocr.simulate_annotation(text, probability=0.5)
# Output: Hello, ##--world!--##
text_with_annotation = noisocr.simulate_annotation(text, 0.01)
# Output: Hello world.

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코드 개요

NoisOCR 라이브러리의 핵심 기능은 오류 시뮬레이션을 위한 오타와 다양한 언어에서 단어 하이픈 관리를 위한 하이픈과 같은 라이브러리를 활용하는 데 기반을 두고 있습니다. 다음은 주요 기능에 대한 설명입니다.

1.simulate_annotation 함수

simulate_annotation 함수는 정의된 주석 세트에 따라 텍스트에서 임의의 단어를 선택하고 주석을 답니다.

import random

annotations = [
    '##@@???@@##', '$$@@???@@$$', '@@???@@', '##--xxx--##', 
    '$$--xxx--$$', '--xxx--', '##--text--##', '$$--text--$$',
    '##text##', '$$text$$', '--text--'
]

def simulate_annotation(text, annotations=annotations, probability=0.01):
    words = text.split()

    if len(words) > 1:
        target_word = random.choice(words)
    else:
        return text

    if random.random() < probability:
        annotation = random.choice(annotations)
        if 'text' in annotation:
            annotated_text = annotation.replace('text', target_word)
        else:
            annotated_text = annotation

        result_text = text.replace(target_word, annotated_text, 1)
        return result_text
    else:
        return text

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2.simulate_errors 함수

simulate_errors 함수는 오타 라이브러리에서 무작위로 선택한 다양한 오류를 텍스트에 적용합니다.

import random
import typo

def simulate_errors(text, interactions=3, seed=None):
    methods = ["char_swap", "missing_char", "extra_char", "nearby_char", "similar_char", "skipped_space", "random_space", "repeated_char", "unichar"]

    if seed is not None:
        random.seed(seed)
    else:
        random.seed()

    instance = typo.StrErrer(text)
    method = random.choice(methods)
    method_to_call = getattr(instance, method)
    text = method_to_call().result

    if interactions > 0:
        interactions -= 1
        text = simulate_errors(text, interactions, seed=seed)

    return text

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3. Sliding_window 및 Sliding_window_with_hyphenation 함수

이러한 기능은 하이픈 유무에 관계없이 텍스트를 슬라이딩 창으로 분할하는 역할을 합니다.

from hyphen import Hyphenator

def sliding_window_with_hyphenation(text, window_size=80, language='pt_BR'):
    hyphenator = Hyphenator(language)
    words = text.split()
    windows = []
    current_window = []
    remaining_word = ""

    for word in words:
        if remaining_word:
            word = remaining_word + word
            remaining_word = ""

        if len(" ".join(current_window)) + len(word) + 1 <= window_size:
            current_window.append(word)
        else:
            syllables = hyphenator.syllables(word)
            temp_word = ""
            for i, syllable in enumerate(syllables):
                if len(" ".join(current_window)) + len(temp_word) + len(syllable) + 1 <= window_size:
                    temp_word += syllable
                else:
                    if temp_word:
                        current_window.append(temp_word + "-")
                        remaining_word = "".join(syllables[i:]) + " "
                        break
                    else:
                        remaining_word = word + " "
                        break
            else:
                current_window.append(temp_word)
                remaining_word = ""

            windows.append(" ".join(current_window))
            current_window = []

    if remaining_word:
        current_window.append(remaining_word)
    if current_window:
        windows.append(" ".join(current_window))

    return windows

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결론

NoisOCR은 OCR 이후 텍스트 수정 작업을 수행하는 사람들에게 필수 도구를 제공하여 디지털화된 텍스트에 오류와 주석이 발생하기 쉬운 실제 시나리오를 더 쉽게 시뮬레이션할 수 있도록 해줍니다. 자동화된 테스트, 텍스트 수정 모델 개발 또는 BRESSAY와 같은 데이터 세트 분석 등 이 라이브러리는 다용도의 사용자 친화적인 솔루션입니다.

GitHub에서 NoisOCR 프로젝트를 확인하고 개선에 기여하세요!

위 내용은 NoisOCR: OCR 이후 시끄러운 텍스트를 시뮬레이션하기 위한 Python 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!