Permite comprender y aplicar rescoring con modelo de lenguaje dentro de productos y procesos de IA con criterios explícitos de calidad, coste, riesgo y supervisión.

Para qué sirve

Definir cuándo utilizar rescoring con modelo de lenguaje, qué entradas requiere y cómo comprobar su resultado.

Cómo funciona

Reordenación de hipótesis OCR usando probabilidad lingüística. Permite medir, validar o mejorar la fiabilidad del resultado documental.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Una aplicación incorpora rescoring con modelo de lenguaje y compara la salida con casos representativos antes de automatizar el proceso.

Ejemplo empresarial

Un equipo evalúa calidad, coste, latencia, privacidad y necesidad de revisión humana antes de desplegar rescoring con modelo de lenguaje.

Confusiones frecuentes

No debe confundirse con conceptos próximos que persiguen otra salida, usan otra unidad de análisis o requieren una validación diferente.

Limitaciones

El resultado depende del modelo, los datos, el idioma o dominio, la configuración y el procedimiento de evaluación.

Riesgos

Puede introducir errores plausibles, pérdida de información, sesgos o decisiones incorrectas si se usa sin revisión y trazabilidad.

Idea principal

Reordenación de hipótesis OCR usando probabilidad lingüística.

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Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
Idea principal

Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: OCR y procesamiento documental
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Términos relacionados

Corrección ortográfica de OCR Puntuación de confianza OCR

Fuentes

TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models
arXiv · Autor: Minghao Li et al. · Publicación científica · Publicado el 21 de septiembre de 2021
Fuente primaria u oficial para la definición, funcionamiento y límites del concepto.

Revisión editorial

Última revisión: 25 de julio de 2026

Camilo Boo

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