【2021年閃約】新創搶先看​
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#OCR #光學辨識技術 #聯合知識庫 #長達69年的報紙資料庫 #報紙數位化
#報時光是怎麼練成的

【報紙數位化】
以前做一則剪報或找一則「舊聞」，
經常要費盡千辛萬苦，也不一定能找到。
而現今只要上去知識庫就能輕鬆找到，資料查找相當方便
分享2001年聯合知識庫開站的說明，
來了解一張張歲月裡泛黃的紙本報紙，
當年是怎麼變成數位內容的。

圖說：五二○事件街頭衝突過後，警方坐於街邊看報紙
日期：1988/5/21
來源：聯合報
攝影：聯合報攝影組

#報時光UDNtime


歷史新聞

【2001-02-19/聯合報/11版/話題】

製作過程
每篇文章 錯誤不到一個字

【記者李彥甫╱專題報導 】如何把已經泛黃的數十年舊報紙，轉換為資訊時代可用的知識？如何把每天產生數十萬字報紙新聞有效地分類整理？即使資訊科技發展至今，仍沒有一項技術可以滿足上述需求。今天（十九日）正式上線的聯合知識庫，事實上是整合國內外多項技術，克服各項技術障礙，自行開闢了一條新途徑，才能造就最大的華文新聞資料庫。

聯合知識庫以光學辨識技術（OCR）進行報紙的整版掃描，再用圖文切割方式，將報紙版面上的內容分區切塊辨識儲存，然後再以新開發的系統進行「自動為主、人工為輔」的兩套循環校對除錯，最後在使用上輔以人工智慧資料加值與搜尋引擎技術。

在這條報紙數位化的生產線上，先透過大尺寸的數位掃描器將報紙影像掃入電腦中，後端的影像處理伺服器進行去除影像雜訊，接著切割報紙標題與內文區塊，校對版面，並逐版把切割完成的報紙影像登入資料庫中。文字條稿影像登入資料庫後，接著將依照定做的文字辨識核心進行辨識，此階段的正確率可以達到百分之九十八以上。

不過，新聞內文的部分可以直接登入資料庫，但標題的部分卻需要人工輸入。這是因為報紙標題的欄位、字體、字形非常多元化，電腦畢竟不夠聰明到可以辨識如此複雜的變化，利用人工輸入反而快速而省事。下一步則是困難度甚高的「校對」，全景軟體公司提供了「集字校對工具」，將辨識出的相同文字排列，進行電腦自動比對，約可過濾出百分之二辨識上有疑問的文字及符號，然後進行人工確認，此階段的正確率約百分之九十八點八八。接著再使用切字及難字校對，完成後的正確率約為百分之九十九點六二。但是這樣還不夠，必須進行下一個程序的校對─「逐字校對」 (整篇校對 )，但所謂「逐字」，並非重新校對所有的字，而是校對電腦挑選出來的可疑字。

經過兩套循環的校對除錯，聯合知識庫內容與原報紙內容相比，正確率已可達到百分之九十九點九一。一般而言，見報文章平均字數約七百字，也就是說，聯合知識庫的內容基本上已可做到「每篇文章錯不到一個字」的精準度。

今天的開源報報內容摘要

✅ 前端工程師面試問題集錦
✅ 使用 SQL 查詢 git 儲存庫
✅ Stack Overflow 的終端機介面
✅ 在瀏覽器中使用截圖建立漂亮的原型
✅ 簡單而又極簡的伺服器儀表盤
✅ 基於Gin + Vue + Element UI的前後端分離許可權管理系統鷹架
✅ 適用於前端/全端開發人員的Node.js無服務器框架
✅ 用於 PostgreSQL 的有害負載生成器
✅ 一種將映像檔從一個容器 registry 同步到另一個容器的工具
✅ OpenLDAP Docker 映像檔
✅ 用於 Flutter 應用程式的 Firebase 外掛集合
✅ 使用 C# 和 XAML 開發行動、桌面和 WebAssembly 應用程式
✅ 一個 Electron 開發樣板，包括 TypeScript，React，Jest 和 ESLint
✅ 使用 Python 建立電影鋼鐵人中的人工智慧助手(JARVIS)
✅ 在後端完全構建為 JSON 檔案的資料庫軟體
✅ 支援包括中文、日文、韓文和泰文在內的40多種語言的即用 OCR
✅ 針對雲端，AI和區塊鏈應用程式的高效能，可擴展且經過硬體最佳化的WebAssembly 虛擬機器

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