Med tillkomsten av digitala optiska skannrar omvandlas en hel del pappersbaserade böcker, läroböcker, tidskrifter, artiklar och dokument till en elektronisk version som kan manipuleras av en dator. För detta ändamål, OCR, kort för optiskt teckenigenkänning utvecklades för att översätta skannad grafisk text till redigerbar datortext. OCR är tyvärr fortfarande ofullständigt eftersom det ibland felkänner bokstäver och felaktigt identifierar skannad text, vilket leder till felstavningar och lingvistik fel i OCR-utmatningstexten. I detta dokument föreslås en kontextbaserad felkorrigeringsalgoritm för efterbehandling för att upptäcka och korrigera fel som inte är ord och ord. Den föreslagna algoritmen är baserad på Googles online stavningsförslag som utnyttjar en intern databas som innehåller en enorm samling av termer och ordsekvenser som samlats in från hela webben, bekvämt att föreslå eventuella ersättningar för ord som har felstavats under OCR-processen. Experiment som utförts visade en betydande förbättring av felkorrigeringsgraden för OCR. Framtida forskning kan förbättra den föreslagna algoritmen så mycket att den kan parallelliseras och utföras över multiprocessorplattformar.
Bassil och Alwani REF föreslog en efterbehandlingsalgoritm för att korrigera syntax- och semantiska misstag utifrån deras sammanhang.
OCR Post-Processing Error Correction Algorithm using Google Online Spelling Suggestion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}