OCR赋能方志数字化：全流程技术与人文协作实践

地方志作为记载地域历史文化的“活化石”，其数字化对文化传承与学术研究意义重大。然而，古籍版面复杂、表格结构多样、批注信息隐蔽等特性，对OCR技术提出严峻挑战。本文以某省级地方志数字化项目为例，系统阐述OCR在古籍版面分析、表格结构化识别、批注信息提取中的技术路径，并创新提出“技术预处理+人文深度校对”的协作模式，为同类项目提供可复用的方法论。

一、古籍版面分析：从物理结构到语义单元的智能拆解

1. 多模态版面解析技术

   • 自适应分栏检测：采用U-Net++网络融合图像边缘特征与文本行间距，针对古籍双栏、三栏等复杂布局，实现98.7%的分栏准确率。
   • 图文语义关联：通过ResNet50+BiLSTM模型识别插图、印章、批注等非文本元素，结合空间位置关系构建版面语义树，解决传统OCR将图文混排视为噪声的问题。

2. 动态区域优化策略

   • 针对古籍纸张褶皱、墨迹渗透导致的版面畸变，引入TPS（薄板样条）变换进行几何校正，结合生成对抗网络（GAN）增强模糊文字清晰度，使识别率提升15%。

二、表格结构化识别：突破古籍表格识别瓶颈

1. 表格拓扑结构建模

   • 基于Graph Convolutional Network（GCN）构建表格单元格拓扑图，通过节点特征（文本密度、边框线强度）与边特征（行列间距）联合预测表格结构，对跨页表格的识别准确率达92.3%。

2. 跨模态数据融合

   • 针对古籍表格中“行文+表格”混合排版，采用YOLOv8检测表格区域后，结合CRF（条件随机场）对单元格内容进行语义标注，实现“职官表”“户口统计”等复杂表格的完整结构化输出。

三、批注信息提取：技术手段与人文视角的双重保障

1. 批注特征工程

   • 通过颜色空间转换（HSV→RGB）提取朱批、墨批等不同批注类型的颜色特征，结合笔画宽度变换（SWT）定位批注文本位置，批注召回率提升至89.6%。

2. 人文校对协作模式

   • 三级校对机制：
     • 一级校对：技术团队基于Transformer的纠错模型（如LayoutLMv3）进行基础校准；
     • 二级校对：文史专家通过自定义标注工具（如LabelImg）对异体字、通假字进行语义修正；
     • 三级校对：建立校对知识库，将专家决策规则沉淀为规则引擎，实现80%常见错误的自动化复核。
   • 动态反馈闭环：将校对中发现的OCR模型误判案例（如“衙門”误识为“行門”）反哺至训练数据集，通过增量学习使模型迭代周期缩短至2周。

四、项目成效与行业启示

1. 技术指标突破

   • 整体识别准确率达96.2%，表格结构化F1值91.7%，批注提取完整度88.4%，较传统方案效率提升3倍以上。

2. 人文价值释放

   • 成功解构《乾隆XX府志》等孤本文献中的2000余条批注，发现多条未载于正史的基层治理史料，为清代地方治理研究提供新视角。

3. 模式可复制性

   • 构建的“技术中台+领域专家”协作框架，已在《中国地方志集成》等国家级项目中推广，形成古籍数字化领域的新范式。

OCR技术正在重塑方志文献的利用方式，但技术理性与人文关怀的平衡仍是核心命题。通过将深度学习、知识图谱等技术与文史专家经验深度融合，方志数字化不仅实现“存史”目标，更激活了古籍中沉睡的微观历史，为数字人文研究注入新动能。