DeepSeek-OCR：Context-Aware Optical Character Recognition 論文翻譯

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論文背景與研究動機

傳統 OCR 系統在處理複雜文件（如長文本、多欄排版、數學符號、程式碼或低品質掃描圖像）時，往往僅依賴局部視覺資訊，忽略了更高層次的語義與上下文關係，導致辨識結果在實際應用中仍有明顯限制。

DeepSeek-OCR 旨在解決這一問題，核心目標是將「上下文理解」納入 OCR 的建模過程，讓模型不只是辨識字形，而是能結合語意與結構來提升整體辨識準確率。

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核心方法概念

DeepSeek-OCR 的主要特色可概括為以下幾點：

• Context-Aware 設計
  不再將 OCR 視為純粹的影像到文字轉換，而是引入上下文資訊，使模型能利用前後語意、版面結構與語言規律來輔助判斷。

• 視覺與語言特徵的深度融合
  透過多模態架構，同時建模影像特徵與文字語意，減少單一視覺訊號帶來的不確定性。

• 對複雜文本場景的適應性
  特別針對長文、技術文件與高資訊密度內容進行優化，提升在真實世界應用場景中的穩定度。

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實驗結果與論文貢獻

論文實驗顯示，DeepSeek-OCR 在多項 OCR benchmark 上，相較於傳統方法與部分現有模型，能在整體準確率與穩定性上取得明顯提升，尤其是在以下場景中表現突出：

• 長上下文文本

• 排版結構複雜的文件

• 語意依賴性高的內容（如技術文件、論文、程式碼）

這些結果顯示，引入上下文理解對 OCR 任務具有實質幫助。

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總結

DeepSeek-OCR 提供了一個值得關注的研究方向：
OCR 不應只關注字元級的視覺辨識，而應結合語意與上下文理解。

對於從事文件理解（Document Understanding）、資訊抽取（Information Extraction）或多模態模型研究的讀者而言，這篇論文在方法設計與問題切入點上，都具有相當的參考價值。

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