用AI解锁历史档案：SEB-OCR技术解析与实践指南

为什么我们需要智能化的历史文档处理？

在政治学、历史学等研究领域，大量珍贵史料以扫描图像形式存在。传统OCR技术虽能识别文字，却难以理解实体关系、跨页上下文和语义结构。这正是SEB-OCR解决方案的核心价值——它通过多模态AI模型将杂乱的历史扫描件转化为可直接分析的结构化数据。

系统通过五步流水线实现”图像→结构化数据”的转化

技术架构解析：五步实现智能转换

步骤1：智能OCR转录

核心技术：Google Gemini多模态模型
关键创新：
- 自适应速率限制器动态控制API调用频次
- 并行处理加速转录（默认10线程）
- 手写提示词优化历史文档识别

# 示例调用逻辑（非实际代码）
gemini.ocr(image, prompt="精确转录19世纪印刷体，保留原始拼写")

步骤2：滑动窗口实体提取

参数	默认值	作用说明
`WINDOW_SIZE`	5	每次分析的连续页数
`WINDOW_STEP`	2	窗口滑动步长（重叠页数=3）

[页面1] [页面2] [页面3] [页面4] [页面5]  ← 窗口1
        [页面3] [页面4] [页面5] [页面6]  ← 窗口2（重叠3页）

步骤3：增量缓存机制

output/
├── transcriptions/    # 原始OCR文本
├── window_outputs/    # 窗口级JSON缓存
└── final_outputs/     # 最终结果

步骤4：语义去重算法

提取所有候选实体（人物/组织/地点）
使用text-embedding-004生成向量
余弦相似度聚类合并重复项

步骤5：双格式输出

entities.json：机器可读的结构化数据
entities.csv：研究人员可直接分析的表格

实操指南：三分钟快速部署

环境配置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ALucek/seb-ocr.git
cd seb-ocr

# 安装依赖（推荐uv工具）
uv sync

配置文件示例 (.env)

GEMINI_API_KEY = "your-secret-key"  # 必需项

# 可选调优参数
GEMINI_MODEL = "gemini-2.5-flash"
MAX_WORKERS = 12      # 并行线程数
WINDOW_SIZE = 6       # 增大窗口获取更广上下文

文件命名规范

将扫描件放入input_images/目录，命名需包含页码：

001.jpg      # 有效
page_42.png  # 有效
document.pdf # 无效（无页码）

运行模式选择

# 完整流程（OCR→提取→去重）
uv run main.py all

# 仅执行OCR转录
uv run main.py transcribe

# 仅实体提取（需已有转录文本）
uv run main.py extract

技术优势详解

上下文感知解析

传统OCR工具处理跨页内容时会出现上下文断裂问题。例如某政治宣言签名出现在第4页末尾，正文在第5页开头。通过窗口重叠机制：

窗口1（页1-5）捕获签名
窗口2（页3-7）关联正文
系统自动合并相关实体

动态资源管理

graph LR
A[API请求] --> B{当前QPS检测}
B -->|超限| C[等待配额重置]
B -->|正常| D[发送请求]
D --> E[更新计数器]

验证机制保障

所有输出需符合预定义的Pydantic Schema
异常自动重试（网络错误/API限制）
控制台实时显示错误日志

常见问题解答（FAQ）

Q：如何处理非连续页码的文档？
A：系统通过文件名数字排序，确保”page_10.jpg”排在”page_2.jpg”之后，需手动检查文件命名顺序

Q：能否处理手写体档案？
A：当前版本针对印刷体优化，手写体识别准确率取决于Gemini模型能力

Q：去重阈值如何调整？
A：需修改源码中的余弦相似度阈值（默认0.85）

Q：支持哪些图像格式？
A：基于PIL库，支持.jpg, .png, .webp等常见格式

Q：处理100页文档需要多久？
A：取决于API配额，在默认50RPM下约需25分钟

学术应用案例

某研究团队分析1945-1950年议会记录时：

输入800页扫描件
自动识别出1,247个政治实体
通过聚类发现17个重复议员条目
最终生成议员投票行为关联网络

结语：技术民主化的意义

SEB-OCR的价值不仅在于技术突破，更在于降低研究门槛。以往需要数周人工整理的档案，现在只需简单命令行操作。正如项目创始人所说：“我们不是替代研究者，而是解放他们的双手，让其专注于真正的知识发现。”

项目遵循MIT开源协议，访问GitHub仓库获取最新版本

SEB-OCR技术解析：如何用多模态AI解锁百年历史档案？