CER
OCR与语音识别中最常用的准确率指标，通过计算模型输出与参考答案之间的替换、删除、插入错误字符总数除以参考总字符数得到，值越低表示转录越准确
核心事实
时间轴 (近 90 天)
OCR 常用字符错误率（CER）和词错误率（WER）作为评测指标；文档 AI 更关注字段级准确率和表格还原的 TEDS 分数。
字符错误率（CER）定义为编辑距离（插入+删除+替换）除以参考文本的总字符数；词错误率（WER）同理但以词为单位。
CER 对中文等无空格语言更常用，WER 更适配英文。
评分主指标为配对的Nastaliq CER减去Naskh CER，正值意味着同一源字符串在Nastaliq上产生了更多字符错误。
CER = (S + D + I) / N，其中S为替换、D为删除、I为插入错误数，N为参考答案总字符数。
传统文档解析评测常用 CER（字符错误率）或 BLEU 分数，这类指标在统计上合理却难以映射到业务关心的问题
学术界通常用字符错误率（CER）和单词错误率（WER）衡量OCR质量，在标准印刷体数据集上这些指标已接近人类水平
OCR 准确率通常使用字符错误率（CER）和单词错误率（WER）两个指标衡量
字符错误率（CER）采用与WER相同的计算逻辑但以字符为单位，更适用于中文、日文等没有明确词边界的语言
OCR领域常用评测指标包括字符级准确率、词级准确率、以及基于编辑距离的字符错误率（CER）
全部知识事实 (10)
OCR 准确率通常使用字符错误率（CER）和单词错误率（WER）两个指标衡量
75%待验证OCR 常用字符错误率（CER）和词错误率（WER）作为评测指标；文档 AI 更关注字段级准确率和表格还原的 TEDS 分数。
50%待验证字符错误率（CER）定义为编辑距离（插入+删除+替换）除以参考文本的总字符数；词错误率（WER）同理但以词为单位。
50%待验证CER 对中文等无空格语言更常用，WER 更适配英文。
50%待验证评分主指标为配对的Nastaliq CER减去Naskh CER，正值意味着同一源字符串在Nastaliq上产生了更多字符错误。
50%待验证CER = (S + D + I) / N，其中S为替换、D为删除、I为插入错误数，N为参考答案总字符数。
50%待验证传统文档解析评测常用 CER（字符错误率）或 BLEU 分数，这类指标在统计上合理却难以映射到业务关心的问题
50%待验证学术界通常用字符错误率（CER）和单词错误率（WER）衡量OCR质量，在标准印刷体数据集上这些指标已接近人类水平
50%待验证字符错误率（CER）采用与WER相同的计算逻辑但以字符为单位，更适用于中文、日文等没有明确词边界的语言
50%待验证OCR领域常用评测指标包括字符级准确率、词级准确率、以及基于编辑距离的字符错误率（CER）
50%