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English(EN) ICDAR 2026 HIPE-OCRepair Competition on LLM-Assisted OCR Post-Correction for Historical Documents

大语言模型在 ICDAR 2026 竞赛中改进历史文献 OCR 识别 · 跟踪 2 个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一项名为 HIPE-OCRepair-2026 的竞赛，作为 ICDAR 2026 的一部分而举办，专注于利用大语言模型 (LLM) 改进历史文献的光学字符识别 (OCR)。该竞赛旨在评估基于 LLM 的后校正系统在多语言数据集上的表现，以解决数字化遗产收藏中长期存在的遗留 OCR 错误问题。共有四支队伍参赛，采用了各种 LLM 适应策略，其结果表明，虽然 LLM 可以显著提高 OCR 质量，但性能因语言和噪声水平而异，过度校正是一个值得注意的问题。 AI

影响 大语言模型在 OCR 后校正方面的进步可以加速海量历史数字档案的可访问性和可搜索性。

排序理由 该集群报告了关于一个学术竞赛的结果和数据集发布，该竞赛和数据集专注于大语言模型在历史文献 OCR 中的应用，并发布在 arXiv 上。

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大语言模型在 ICDAR 2026 竞赛中改进历史文献 OCR 识别 · 跟踪 2 个来源

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Maud Ehrmann, Emanuela Boros, Juri Opitz, Andrianos Michail, Florian Wagner, Simon Clematide ·

    ICDAR 2026 LLM辅助历史文献OCR后校正HIPE-OCRepair竞赛

    arXiv:2607.08143v1 Announce Type: cross Abstract: We present the results of HIPE-OCRepair-2026, an ICDAR competition on LLM-assisted OCR post-correction of historical documents. OCR post-correction remains a long-standing challenge in digital heritage: large-scale collections of …

  2. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Simon Clematide ·

    ICDAR 2026 HIPE-OCRepair 大模型辅助历史文献 OCR 后校正竞赛

    We present the results of HIPE-OCRepair-2026, an ICDAR competition on LLM-assisted OCR post-correction of historical documents. OCR post-correction remains a long-standing challenge in digital heritage: large-scale collections of digitized documents are affected by legacy OCR err…

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