OCR 如何影响文档翻译的准确性

Source: Dev.to

文档翻译中 OCR 实际的作用

OCR（光学字符识别）将图像转换为机器可读的文本。

对于扫描的 PDF、照片或基于图像的文档：

• 没有真实的文本层。
• 翻译引擎无法读取图像。
• 必须先使用 OCR 提取文本。

如果 OCR 输出有缺陷，后续的一切都建立在不稳固的基础上。

为什么 OCR 错误难以检测

OCR 错误往往很微妙，并不总是表现为明显的错误。常见问题包括：

• 字符误读（O 与 0，l 与 I）
• 单词被错误拆分或合并
• 缺少标点符号
• 表格行在提取时错位

这些错误会悄然进入翻译环节，被当作有效输入。等到翻译后的文档出现问题时，根本原因已经被隐藏。

OCR 质量直接影响翻译准确性

翻译引擎默认输入文本是正确的。它们并不知道：

• 哪些词是 OCR 猜测的
• 哪些字符被误识别
• 哪些行被错误重建

因此：

• 一个小小的 OCR 错误就可能改变含义
• 术语会出现不一致
• 句子在翻译后失去清晰度

这就是基于 OCR 的文档翻译与翻译原生数字文本根本不同的原因。

扫描文档增加结构风险

OCR 不仅提取文本，还尝试推断结构，包括：

• 段落换行
• 表格边界
• 列对齐

当 OCR 误解结构时，即使单词本身正确，翻译准确性也会受损。例如，句子被放入错误的表格单元格，可能完全改变内容的理解。

为什么仅靠更好的翻译无法修复糟糕的 OCR

一种常见误解是更强大的翻译引擎可以弥补 OCR 的错误。事实并非如此。翻译引擎只会翻译它们收到的内容，并不会验证输入文本是否被正确提取。这就是为什么扫描文档的翻译更多依赖 OCR 质量 + 版面处理，而不是仅仅语言流畅度。

文档感知翻译方法的意义所在

一些文档翻译平台将 OCR、翻译和版面重建视为一个整体流水线，而不是分离的步骤。像 AI TranslateDocs 和 TranslatesDocument 这样的文档聚焦系统通常会同时考虑 OCR 置信度、结构保留和重建。虽然这并不能消除 OCR 错误，但可以降低它们对最终文档的影响程度。

OCR 质量最关键的场景

OCR 准确性在以下情况下尤为关键：

• 文档被多次扫描
• 字体很小或非标准
• 表格中数据密集
• 文档属于法律、学术或金融领域

在这些情况下，翻译质量受限于 OCR 质量，而非语言能力。

关键结论

OCR 不是预处理的细枝末节；它是扫描文档翻译的 基础步骤。当 OCR 失效时，翻译准确性也随之失效。若 OCR 处理得当，文档翻译的可靠性会大幅提升。理解这一点即可解释为何扫描文档翻译常常表现不可预期，以及为何必须把 OCR 视为翻译过程的核心环节。