この論文ではOCR(OpticalCharacterRecognition)システムにおける日本語証憑の認識結果の誤り訂正手法検討のため,ベンチマークとベースラインの構築及びその有効性の評価を行う.請求書などの証憑において,適切な処理やその自動化に向けて記載されている文字を正しく認識し,また誤りがある場合には補正を行うことは重要である.そのため,本研究では日本語請求書における社名などの項目を対象に既存のOCRモデルによる文字認識精度を測定し,誤り訂正ベンチマークを構築した.そして,言語モデルを用いた誤り訂正手法を提案し,これらの誤りを効果的に訂正できるかを検証した.提案した誤り訂正アルゴリズムは,全体的な認識精度を著しく向上させることができることを示した.

ビジネス・オートメーションの場面では,請求書のような企業文書画像からテキストを正確に抽出するシステムが必要とされることがある.デジタル文書が普及したとはいえ,紙ベースの証憑はまだ存在するため,スキャンした証憑からテキストを読み取るOCR（OpticalCharacterRecognition）技術[1,2]は欠かせない.その必要性から様々なOCRサービス[3,4]や高精度化に向けた研究[5,6]が近年進められている.しかし,OCRは様々なフォントや画像の状態に影響され,正確な読み取りができないことがある.また,日本の会計実務では,処理の信頼性を高めるために,社名などの上に印鑑を押す習慣がある.その結果,図1のような文字画像が作られることがあり,印影の影響で認識精度が著しく低下する傾向がある.そのため,正確な情報を抽出するためには,読み取り結果の誤りを補正する必要がある.日本語OCRの誤り訂正は,書籍や古文書で研究されてきた.これまでの研究は,誤り箇所の検出と誤り候補の訂正の2つの要素から構成されている.検出に印鑑を押す慣習により,日本の証憑はOCRが難しい画像になる傾向がある.では,トリグラムを用いて各文字が誤りかどうかを判定し,言語モデルにおける確率値が閾値より小さい場合,その文字を誤り候補とする.そして,誤り候補を訂正する際には,誤り訂正候補の各文字位置に対して出現確率の高い文字列を置換する[7].修正においては,そのOCRのテキスト全体のグローバル情報を用いて修正を行うなどの方法が提案されている[8].先行研究は,主に書籍や古文書の書き写しを対象としており,企業文書や,そのような補正のためのオープンな利用可能なベンチマークの構築には至っていない.また,先行研究は閾値の設定など複雑で人手に依存している.これらの問題に対処するため,我々は日本の請求書に記載された取引先名に焦点を当て,日本語のOCR誤り訂正ベンチマークを構築した.証憑には会社名,金額,日付など様々な情報が含まれており,それぞれにOCR誤りの可能性がある.しかし,金額や日付などの情報は1つの情報として言語的な意味を持たず,効果的な誤り訂正は困難と考えられる.そこで,本研究では取引先名である会社名に着目し,ベンチマークを構築した.そして,そのベンチマークを用いて,言語モデルとルールベース手法を用いたベースラインを構築し,評価を行った.我々の貢献は以下の通りである：•日本の証憑に基づくOCR誤り訂正ベンチマークを提案する.これは2つのOCRサービスに基づく実際の誤りであり,異なる特徴を提供し,今後の研究の基礎となる.•言語モデルとルールベースの解析手法を用いたベンチマークのベースラインを提供した..MethodAccw/opreprocessAccw/preprocessJapaneseOCR[12]24.626.6GoogleVision[3]42.672.0FastAccountingRobota[4]97.099.1