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Low-Resource Language Processing: An OCR-Driven Summarization and Translation Pipeline

Created by
  • Haebom

저자

Hrishit Madhavi, Jacob Cherian, Yuvraj Khamkar, Dhananjay Bhagat

개요

이 논문은 이미지 기반 문서에서 다국어 정보 추출 및 처리를 위한 엔드투엔드 시스템을 제시합니다. 영어, 힌디어, 타밀어와 같은 언어의 텍스트를 추출하기 위해 광학 문자 인식(Tesseract)을 사용하고, 그 후 대규모 언어 모델 API(Gemini)를 이용한 크로스 링구얼 번역, 추상적 요약, 그리고 목표 언어로의 재번역 파이프라인을 구축합니다. 추가적으로 감정 분석(TensorFlow), 주제 분류(Transformers), 날짜 추출(Regex) 모듈을 추가하여 문서 이해도를 높였습니다. 접근 가능한 Gradio 인터페이스로 제공되며, 다양한 언어 환경에서 이미지 미디어에 대한 정보 접근성을 향상시키기 위한 라이브러리, 모델 및 API의 실제 응용 사례를 보여줍니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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이미지 기반 다국어 문서 처리를 위한 효율적인 엔드투엔드 시스템 제시.
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다양한 언어 모델과 API를 통합하여 언어 장벽 해소 및 정보 접근성 향상.
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Gradio 인터페이스를 통한 사용자 친화적인 접근성 제공.
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실제 응용 사례를 통해 시스템의 실용성을 입증.
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한계점:
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특정 언어(영어, 힌디어, 타밀어)에 대한 의존성.
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Tesseract OCR의 정확도에 대한 의존성.
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Gemini API 등 외부 서비스 의존성으로 인한 비용 및 안정성 문제 발생 가능성.
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특정 API에 대한 의존성으로 인한 확장성의 제약.
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성능 평가에 대한 구체적인 지표 제시 부족.
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