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YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card

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Chandra OCR + Qwen3.6-27B-AWQ v1.0 Dataset

Overview

OCR metadata dataset extracted from 422,692 Korean government gazette pages (1994-2026) using the Chandra OCR + Qwen3.6-27B-AWQ pipeline on AMD MI300X 192GB ROCm.

Dataset Files

File	Records	Description
`pety_ocr_results.jsonl`	1,237	OCR from scanned PETY PDFs (1994-2010)
`document_texts_sample.jsonl`	10,000	Sampled digital-born searchThema PDFs (2001-2026)
`extracted_persons.jsonl`	22	Public officials with stocks/assets extracted
`stats.json`	-	Distribution statistics
`chandra-sglang.json`	-	Chandra OCR model config (SGLang)
`qwen27b-awq-vllm.json`	-	Qwen3.6-27B-AWQ model config (vLLM)
`deploy.sh`	-	Reproducible deploy script
`RELEASE.md`	-	Version release notes

Pipeline

PDF → gs(CMap fix) → SGLang Chandra OCR (250dpi, 32768 ctx)
  → Post-correction dictionary → vLLM Qwen3.6-27B metadata extraction
  → DuckDB storage → JSONL export

OCR Metadata Fields

year, issue_date, issue_number - Gazette identification
publisher - Government agency (30+ patterns)
document_type - 고시/공고/법률/대통령령/부령/시행규칙
notice_type - 제정/개정/폐지/신설
full_text - OCR extracted text
text_len, ocr_tokens - Quality metrics

Hardware

GPU: AMD MI300X 192GB
SGLang: v0.5.12-rocm720
vLLM: 0.20.2-rocm721
VRAM: 131 GB / 192 GB deployed

Quality

Korean character accuracy: 90%+ (post-correction)
Vintage 1994-1999 scanned docs: Good quality, minor OCR artifacts
Digital-born 2001+ docs: Direct text extraction, perfect accuracy

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17.3 GB