文字识别OCR这种表格信息抽取准确率不高，需要怎么调整？

要提高文字识别OCR表格信息抽取的准确率，您可以从以下几个方面进行调整和优化：

1. 增加训练数据量

目前您使用的训练测试样本仅有20个，这可能不足以让模型充分学习表格中的特征。建议增加训练数据量，以提升模型的泛化能力： - 建议数据量：根据知识库资料，表格信息抽取建议使用至少20张以上的有效数据进行训练，而长文档信息抽取则建议达到200+份数据才能获得较好的表现。 - 数据类型和版式分布应尽量覆盖真实业务场景，确保模型能够适应多样化的输入。

2. 优化数据标注质量

数据标注的质量直接影响模型的训练效果。以下是优化标注的具体建议： - 字段完整性：确保所有需要识别的字段都被完整标注，避免遗漏关键信息。 - 标注框贴合度：标注框应尽量贴合字段文字，减少冗余区域，从而提高模型对字段位置的敏感性。 - 字段类型配置：在模型训练配置环节，选择合适的字段类型或删除不必要的字段，以提高训练精准度。

3. 自动划分训练集与测试集

如果当前手动划分的训练集和测试集不够科学，可以启用系统提供的「自动划分1/10训练集作为测试集」功能。这样可以避免人为划分导致的数据偏差，同时简化操作流程。

4. 调整字段类型和高级选项

• 字段类型管理：通过工具箱中的「字段类型管理」功能，针对业务/行业通用属性的字段进行配置，用于字段纠错或归一化处理，从而提升识别准确率。
• 高级选项：尝试调整字段类型或启用高级选项（如置信度阈值、字符矫正等），以进一步优化识别效果。

5. 评估与调优模型

• 算法评估指标：通过整体指标（精确率、召回率、F1值）和字段指标（单字段精确率、召回率、F1值）评估模型性能。重点关注错误字段的识别情况，并针对性地优化标注和训练。
• 调优建议：
  • 确保任务类型符合功能范围，数据质量清晰端正。
  • 增加数据量，尤其是复杂版式的样本，以提升模型对多样化场景的适应能力。
  • 配置合适的字段类型，提升端到端准确率。

6. 检查模型部署与推理环境

• 模型部署：完成训练后，进入「模型中心-模型详情」页面，点击「去部署」按钮进行模型部署。部署成功后，可通过在线体验或API调用测试模型效果。
• 推理调用：确保推理环境的参数配置正确，例如是否启用了高精度模式（如「全文识别高精版」）或是否输出了详细的坐标信息（如OutputCoordinate="points"）。

7. 持续迭代与优化

• 正负样本回流：通过持续收集业务中的正负样本，不断优化模型。例如，将识别错误的样本重新标注并加入训练集，逐步提升模型的鲁棒性。
• 自定义模板：如果数据版式固定且对字段抽取准确率要求不高，可以尝试使用「自定义模板」功能，快速验证业务需求。

重要提醒

• 商业化计费：OCR文档自学习功能自2023年8月23日起全面商业化，模型训练按时长计费，模型推理调用按调用量计费，请合理规划资源使用。
• 标注一致性：确保训练集和测试集字段内容保持一致，避免因数据不一致导致模型性能下降。

通过以上方法，您可以显著提升表格信息抽取的准确率。如果问题仍未解决，建议联系技术支持团队获取进一步帮助。