Resümee

Key points des Kapitels

Korrekturansätze:

Die Nachbearbeitung von OCR-Ergebnissen kann sowohl regelbasiert als auch mit KI-gestützten Methoden erfolgen, wobei jeder Ansatz spezifische Vor- und Nachteile aufweist.

Messbare Verbesserungen:

Die regelbasierte Korrektur führte zu einer nachweisbaren Qualitätsverbesserung, mit einem Anstieg des F1-Scores von 0.78 auf 0.82, was die Effektivität systematischer Nachbearbeitung demonstriert.

Methodische Grenzen:

Während regelbasierte Ansätze gut kontrollierbar sind, zeigen LLM-basierte Methoden zwar Potential, bringen aber auch erhebliche Herausforderungen mit sich, insbesondere hinsichtlich Ressourcenbedarf und Zuverlässigkeit.