SignalStack
খবরে ফিরে যান

A Developer’s Guide to OmniParseBench: Leaderboard Benchmarks and OCR Testing

মূল প্রতিবেদন পড়ুন

সারাংশ

সারাংশ এখনও পাওয়া যায়নি। নিচের মূল প্রতিবেদন পড়ুন।

উৎসের অংশবিশেষ

এটি ফিডে পাওয়া অংশবিশেষ। এটি সংক্ষিপ্ত বা প্রকাশকের মূল ভাষায় হতে পারে।

In this tutorial, we implement OmniParseBench, Datalab’s open benchmark for document parsers, which grades a parser’s output with 16,288 small pass-or-fail tests across 2,937 pages, from scanned forms and handwriting to arXiv math and dense tables. Rather than trust the leaderboard, we rebuild it from the verdicts Datalab released for 27 parsers, after feeding the scorer a hand-made page to see which mistakes flip a verdict. We then measure ranking certainty, slice it by document type, test whether the two models the card names as helping build tests behave differently on tests a model corrected, and run Tesseract and Indra OCR ourselves on a 50-page sample. Along the way, we find that the top two parsers are statistically tied, the leader changes on most slices, and one launch figure doesn’t match the released files. Copy CodeCopiedUse a different Browserimport os import re import sys import json import time import html import shutil import platform import traceback import subprocess import collections import urllib.request from pathlib import Path RESULTS = {} # step -> one-line result, for the summary table CLAIMS = [] # (step, claim, held) CURRENT = ["1"] def banner(title): print("\n" + "=" * 78) print(title) print("=" * 78) def section(name): def wrap(fn): def run(*a, **kw): CURRENT[0] = name.split(".")[0] banner(name) t0 = time.time() try: out = fn(*a, **kw) RESULTS[name] = out if isinstance(out, str) else "ok" return out except Exception as e: RESULTS[name] = f"SKIPPED / FAILED -> {type(e).__name__}: {e}" print(f"\n[!] {name} did not complete: {type(e).__name__}: {e}") traceback.print_exc(limit=3) return None finally: print(f"\n[{time.time() - t0:.1f} s]") return run return wrap def claim(text,

অগ্রাধিকার সম্পর্কে

উৎসের বিশ্বাসযোগ্যতা, শব্দ ও সত্তার ভিত্তিতে ১–১২ স্কেলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাজানোর সহায়ক। উচ্চ: ৯–১২; মাঝারি: ৬–৮; নিম্ন: ১–৫। এটি জরুরিতা বা খবরের সত্যতা নির্ধারণ করে না এবং সম্পাদকীয় অনুমোদন নয়।

এই বিষয়ের আরও খবর

MarkTechPost

Cohere রিলিজ করেছে Rerank 5, প্যাসেজ-স্তরের প্রেক্ষাপটের উপর ফোকাস এবং ক্যালিব্রেটেড স্কোর সহ

Cohere Rerank 5 নির্দিষ্ট প্রাসঙ্গিক প্যাসেজ এবং ক্যালিব্রেটেড স্কোর প্রদান করে অনুসন্ধানের নির্ভুলতা বাড়ায়, যা ডেভেলপারদের কম, উচ্চমানের টোকেন LLM-এ পাঠাতে সক্ষম করে এবং RAG পারফরম্যান্স উন্নত করে।

উচ্চ অগ্রাধিকার 10/12