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big-data-ocr-ner：大数据集上的OCR、NER、物体检测与字幕生成

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简介：
Big-data-OCR-NER项目聚焦于利用大规模数据集进行光学字符识别(OCR)、命名实体识别(NER)、物体检测及自动字幕生成，推动智能图像处理技术的边界。 项目目标：在大数据集上应用光学字符识别（OCR）、命名实体检测（NER）以及对象检测技术。 该项目分为三个部分： 1. 使用OCR技术从扫描的PDF文件中提取数据。 2. 爬取并抓取ufostalker.com网站以获取图像和相关数据。 3. 将对象检测与字幕生成技术应用于这些图像，并将命名实体识别（NER）技术应用到数据/观察描述中，以便从中抽取不同的命名实体。 注意：本项目构建了两个阶段的数据集。第一个项目的输出称为v1 UFO 数据集；而从该项目衍生出的第二个版本则被称为v2 UFO 数据集。 使用的工具包括： - ImageMagick 和 Ghostscript（用于将扫描的PDF文件转换为TIFF格式） - Poppler（用于分离多页PDF文档成单页PDF） - Tesseract OCR - Selenium（网页抓取和自动化测试框架） - OpenNLP 和 NLTK

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  • big-data-ocr-ner：大数据集上的OCR、NER、物体检测与字幕生成
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    Big-data-OCR-NER项目聚焦于利用大规模数据集进行光学字符识别(OCR)、命名实体识别(NER)、物体检测及自动字幕生成，推动智能图像处理技术的边界。 项目目标：在大数据集上应用光学字符识别（OCR）、命名实体检测（NER）以及对象检测技术。 该项目分为三个部分： 1. 使用OCR技术从扫描的PDF文件中提取数据。 2. 爬取并抓取ufostalker.com网站以获取图像和相关数据。 3. 将对象检测与字幕生成技术应用于这些图像，并将命名实体识别（NER）技术应用到数据/观察描述中，以便从中抽取不同的命名实体。 注意：本项目构建了两个阶段的数据集。第一个项目的输出称为v1 UFO 数据集；而从该项目衍生出的第二个版本则被称为v2 UFO 数据集。 使用的工具包括： - ImageMagick 和 Ghostscript（用于将扫描的PDF文件转换为TIFF格式） - Poppler（用于分离多页PDF文档成单页PDF） - Tesseract OCR - Selenium（网页抓取和自动化测试框架） - OpenNLP 和 NLTK
     
  • NER数据集.zip
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    NER数据集.zip包含了用于训练和测试命名实体识别模型的各种标注文本文件。这些文件涵盖了人物、地点、组织等不同类型的实体标签，适用于自然语言处理研究与开发。 整合现有的NER语料集，并将其格式统一化以便直接用于训练模型。
     
  • 文本检测与识别的OCR数据集
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    本数据集专为OCR技术设计，包含大量文本图像及其标注信息，旨在提升各类场景下的文字检测和识别精度。 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是IT领域的重要图像处理方法之一，主要用于将扫描或拍摄的图片中的文字转换为可编辑文本格式。在名为“OCR数据集——文本检测、文本识别”的资源中提供了用于训练和测试OCR模型的数据集合，包含中文、英文及繁体字三种语言的文字检测与识别任务。 以下是关于OCR技术及其相关数据集的关键知识点： 1. OCR的基本原理：基于深度学习和计算机视觉的OCR技术通过神经网络模型来识别图像中的文字。通常会进行灰度化或二值化等预处理步骤，然后利用目标检测算法定位文本区域，并最终转换为可编辑格式。 2. 文本检测：这是OCR流程的第一步，常用YOLO、SSD或Mask R-CNN这类技术以确定图片中包含的文字位置。这些方法能够识别不同形状大小的文本实例并具备一定的倾斜、扭曲和遮挡文字处理能力。 3. 文字识别：在定位好文字后，需要通过CRNN、CTC或者Transformer等模型来实现对每个字符的具体辨识工作。这类模型可以应对序列数据，并适应不同的字体与书写风格变化。 4. 多语言支持：该数据集涵盖中文、英文和繁体汉字三种语言形式，因此训练出的OCR系统必须能够处理各种不同语言特有的字符结构及其规则特性。 5. 训练与验证过程：利用提供的图像样本进行模型的学习及评估。在训练阶段让模型掌握从图像到文本映射的关系；而通过未见过的数据集则可以测试当前算法的有效性并做进一步的优化调整。 6. 应用场景：OCR技术被广泛应用于文档扫描、车牌识别、发票处理、电子阅读器以及在线翻译等众多领域。此数据集有助于开发者和研究者创建更加准确且适应多语言环境需求的文字检测与识别系统，从而提高自动化文本处理效率。 7. 数据集组成：虽然没有详细列出具体内容，但通常会包含有标注的图像样本——即每个文字或文字块都有对应的边界框及标签信息。这些图片可能来源于实际场景如街道招牌、文档页面和屏幕截图等以确保模型在现实环境中的泛化能力。 8. 模型评估指标：训练完成后可以通过准确率、召回率以及F1分数等多种标准来衡量模型性能表现，尤其是在多语言环境下还需特别关注不同语种的识别效果差异。
     
  • MSRA（NER）命名实体识别数据集
    优质
    MSRA NER是微软亚洲研究院开发的一个汉语命名实体识别数据集，包含大量标注的人名、地名和组织机构名称，广泛应用于自然语言处理研究。 我们收藏的二十余册出版物来自晋察冀抗日根据地（1937年—1945年）。
     
  • 中文NER命名实体识别数据集
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    中文NER（Named Entity Recognition）数据集是一套专门用于识别中文文本中人名、地名和组织机构等命名实体的语料库，旨在促进自然语言处理技术的发展。 中文命名实体识别数据集非常实用。它涵盖了组织、机构和个人三个方面的实体。
     
  • 中文简历NER数据集
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    本中文简历命名实体识别数据集包含大量真实中文简历样本，涵盖多种职业和行业。旨在支持自然语言处理技术在招聘、人才分析等场景的应用研究。 自然语言处理的子任务命名实体识别在中文数据集方面非常全面。
     
  • MaxEnt-NER-Tagger: 最大熵命名实体识别(NER)代码库
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    MaxEnt-NER-Tagger是一款基于最大熵模型的高效命名实体识别（NER）工具包。此代码库为自然语言处理任务提供了精准的实体抽取功能，助力于信息提取与语义理解研究。 最大熵NER标记器可以在线获取。该项目的目标是实施并训练模型。大多数功能构建工具的功能都是使用一个强大的开源自然语言处理库实现的，该库用Python/Cython编写，并具有工业级实力。为了分类任务，采用了最大熵（MaxEnt）分类器。 数据集主要由路透社新闻组成，经过预处理的数据文件中每行包含一个标记、词性标签、BIO组块标签以及相应的NER标签。实验表明，SpaCy内置的特征工程功能最为有效。尝试使用外部词汇表如Wikipedia地名词典通常不会提高标注准确性。 由于数据集规模较大，在最终提交时未包括地名词典的相关源代码和文件。此外，我还通过将先前的状态/标记作为额外的功能来提升模型性能进行了试验，但结果发现这并未显著改变模型的表现，可能是因为每个标签仍然在模型中以其他特征的形式存在。
     
  • 中学数学领域的教育NER数据集
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    本数据集专注于中学数学教育领域，旨在通过收集和标注与教学、学习相关的命名实体信息，推动自然语言处理技术在教育资源分析中的应用。 教育领域中学数学NER数据集可用于中学数学命名实体识别任务。
     
  • 工业钢板上的字符OCR识别数据
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    本项目聚焦于开发针对工业钢板上各种复杂字符的高效OCR（光学字符识别）技术，旨在准确提取和识别钢板表面标记的数据信息，提升制造业自动化水平与产品质量控制能力。 在工业应用领域中，通过OCR技术识别来料钣金的类型是常见的需求。由于钣金表面有反光特性，使用深度学习OCR算法更为合适。本资源包含了实际项目中采集到的钣金字符数据，对相关算法验证具有一定的参考价值。
     
  • Tesseract OCR训练数据集
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    Tesseract OCR训练数据集是用于提升Tesseract光学字符识别引擎准确率的数据集合，涵盖多种语言和字体。 Tesseract OCR（光学字符识别）是一款由谷歌维护的开源文本识别引擎，能够将图像中的文字转换为可编辑的文本形式。此压缩包包含多种语言及功能的数据文件，如chi_sim.traineddata、eng.traineddata以及osd.traineddata。 首先来看chi_sim.traineddata——这是用于简体中文的文字训练数据集。Tesseract OCR需要特定的语言支持来准确识别不同语言的文本内容。该数据集中包含了大量简体中文字形和词语样本，帮助Tesseract在处理含有简体中文图像时提高识别精度。此训练集涵盖了各种字体、字号及排版方式，确保了广泛的适用性。 eng.traineddata则是英文的文字训练数据集。与chi_sim.traineddata类似，这个文件包含了大量英文字符、单词和短语样本，使得Tesseract能够准确地将图像中的英语文本转换为可编辑形式。这对于处理英文文档扫描件或图片中的文字信息尤为有用。 osd.traineddata是用于页面布局分析的数据集。OSD（Orientation and Script Detection）功能可以识别出图像中使用的脚本类型及文本方向，如水平、垂直或倾斜等。通过使用此数据文件，Tesseract能够自动调整其处理策略以适应复杂文档的排版需求。 用户通常会将这些训练数据放置在Tesseract OCR的数据目录下或者设置环境变量指定路径。当运行时，引擎将会加载相应的语言模型进行文本识别工作。可以通过`--tessdata-dir`参数来设定训练文件的具体位置。 实际应用中，结合图像处理技术（如灰度化、二值化及去噪等），可以进一步提升Tesseract OCR的识别效果。同时还可以利用其API开发自定义训练程序，以创建针对特定领域或字体类型的更精确模型。 总之，通过使用这些基础训练集文件，Tesseract OCR能够支持多种语言文本图像，并具备强大的页面布局分析功能。正确配置和应用这些资源将显著提升引擎在实际场景中的性能表现。