基于OCR进行Bert独立语义纠错实践
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原文中文，约6700字，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错，提高OCR的准确性。同时介绍了如何使用ModelBox Windows SDK进行开发，包括下载模板、创建工程、查看流程图、核心逻辑和三方依赖库等。最后，介绍了如何在项目目录下执行main.bat运行应用，并在data目录下运行test_http.py脚本进行测试。
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关键要点
- 利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错，提高OCR的准确性。
- 项目初衷是纠正OCR在图像模糊或检测框较长时的错误识别。
- 使用ModelBox Windows SDK进行开发，包括设备注册和SDK安装。
- 下载文档识别应用模板，创建doc_ocr工程。
- 查看doc_ocr工程的流程图，了解各功能单元的作用。
- 核心逻辑包括文字检测与识别，重点在于文字纠错部分。
- 使用Bert进行语义推理，判断是否需要纠错。
- 依赖库包括pyclipper、Shapely、pillow等，自动安装配置在modelbox_requirements.txt中。
- 通过执行main.bat运行应用，并使用test_http.py脚本进行测试，观察纠错结果。
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