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Error code: StreamingRowsError
Exception: TypeError
Message: Couldn't cast array of type
struct<points: list<item: list<item: int64>>, handwriting: bool, orientation: int64, language: list<item: string>, transcription: string, points-quadrilateral: list<item: list<item: double>>>
to
{'points': List(List(Value('int64'))), 'handwriting': Value('bool'), 'orientation': Value('int64'), 'language': List(Value('string')), 'transcription': Value('string')}
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 147, in get_rows_or_raise
return get_rows(
dataset=dataset,
...<4 lines>...
column_names=column_names,
)
File "/src/libs/libcommon/src/libcommon/utils.py", line 272, in decorator
return func(*args, **kwargs)
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 127, in get_rows
rows_plus_one = list(itertools.islice(safe_iter(ds, dataset=dataset), rows_max_number + 1))
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 483, in safe_iter
yield from ds.decode(False) if ds.features else ds
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2840, in __iter__
for key, example in ex_iterable:
^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2373, in __iter__
for key, pa_table in self._iter_arrow():
~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2398, in _iter_arrow
for key, pa_table in self.ex_iterable._iter_arrow():
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 536, in _iter_arrow
for key, pa_table in iterator:
^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 419, in _iter_arrow
for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 343, in _generate_tables
self._cast_table(pa_table, json_field_paths=json_field_paths),
~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 132, in _cast_table
pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2378, in table_cast
return cast_table_to_schema(table, schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2312, in cast_table_to_schema
cast_array_to_feature(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
table[name] if name in table_column_names else pa.array([None] * len(table), type=schema.field(name).type),
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
feature,
^^^^^^^^
)
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 1861, in wrapper
return pa.chunked_array([func(chunk, *args, **kwargs) for chunk in array.chunks])
~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2118, in cast_array_to_feature
casted_array_values = _c(array.values, feature.feature)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 1863, in wrapper
return func(array, *args, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2158, in cast_array_to_feature
raise TypeError(f"Couldn't cast array of type\n{_short_str(array.type)}\nto\n{_short_str(feature)}")
TypeError: Couldn't cast array of type
struct<points: list<item: list<item: int64>>, handwriting: bool, orientation: int64, language: list<item: string>, transcription: string, points-quadrilateral: list<item: list<item: double>>>
to
{'points': List(List(Value('int64'))), 'handwriting': Value('bool'), 'orientation': Value('int64'), 'language': List(Value('string')), 'transcription': Value('string')}Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
Description
500,000장 규모의 21개국 다국어 OCR 데이터로, 자연 환경, 문서 촬영 환경 및 전자 환경에서 수집된 이미지로 구성되어 있습니다. 본 데이터셋은 총 21개 언어를 지원하며, 각 언어별 데이터 수량은 약 20,000~25,000장입니다. 데이터 유형은 자연 환경 이미지, 문서 촬영 이미지, 전자 환경 이미지로 구성되어 있으며, 다양한 데이터 유형과 촬영 각도, 다국어 데이터를 포함하여 높은 데이터 다양성을 제공합니다. 어노테이션은 행(열) 단위의 사각형 또는 폴리곤 영역과 행(열) 단위의 텍스트 전사 방식으로 구성되어 있습니다. 본 데이터셋은 다국어 OCR 인식 및 관련 AI 모델 학습에 활용할 수 있습니다.
자세한 내용은 아래 링크를 참고해 주세요: https://ko.nexdata.ai/datasets/ocr/1862?source=hf.kr
Specifications
Data size：
500,000장 이미지, 언어별 데이터 수량은 약 20,000~25,000장
Language distribution：
독일어, 프랑스어, 포르투갈어, 이탈리아어, 스페인어, 인도네시아어, 러시아어, 일본어, 한국어, 베트남어, 폴란드어, 체코어, 터키어, 필리핀어, 네덜란드어, 힌디어, 말레이어, 카자흐어, 슬로바키아어, 루마니아어, 우즈베크어
Collection environment：
(1) 문서 촬영 환경: 도서, 신문, 각종 카드, 영수증 등
(2) 자연 환경: 포스터, 경고 표지판, 도로 표지판, 식품 포장지, 광고판, 버스 정류장, 간판 등
(3) 전자 환경: 휴대폰 스크린샷, 컴퓨터 스크린샷, 전자 문서
Document photograph scenes：
도서, 신문, 각종 카드, 영수증 등
Natural scenes：
포스터, 경고 표지판, 도로 표지판, 식품 포장지, 광고판, 버스 정류장, 간판 등
Electronic scenes：
휴대폰 스크린샷, 컴퓨터 스크린샷, 전자 문서
Diversity of collection：
다양한 데이터 유형, 다양한 촬영 각도, 다국어 데이터
Collection equipment：
휴대폰, 컴퓨터
Data format：
이미지 형식은 .jpg 및 기타 일반적인 이미지 형식을 사용하며, 어노테이션 문서 형식은 .json입니다.
Annotation content：
행(열) 단위의 사각형 또는 폴리곤 영역 어노테이션, 행(열) 단위의 텍스트 전사
Accuracy rate：
행 단위 검출 영역의 정확도는 97% 이상입니다. 영역이 행 단위로 올바르게 정렬되어 있고 이미지 가장자리와의 편차가 5픽셀 이하인 경우 올바르게 어노테이션된 것으로 간주합니다. 행 단위 및 문자 단위 텍스트 전사 정확도는 97% 이상입니다.
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