MENTOR：面向类推学习的多语言文本检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种通用的多语言文本检测框架，可以在场景图像中检测和识别已知和未知语言区域，不需要为未知语言收集有监督的训练数据或进行模型重新训练。
我们引入了一个新的基准数据集MULTITuDE，用于多语言机器生成文本检测。该数据集包括11种语言的真实和机器生成的文本，共计74,081个样本。我们比较了零样本和微调检测器的性能，并考虑了多语言性。评估结果显示，这些检测器在未见过的语言和未见过的LLMs上具有良好的泛化性能。
