提出严重度加权OCR指标semCER

2026年10月15日，arXiv Computer Vision 刊出研究，作者 Nguyen Nguyen、Yongyi Zang 提出严重度加权字符错误率指标 semCER。该指标在保留 CER 对齐方式与分母的基础上，由 LLM 判官为每个字形编辑赋予严重程度权重，且无需分词。研究称，在英语、越南语和中文中，semCER 的评分逐条编辑地贴合读者评分，并将读者认为最严重的编辑排在排序列表前列；在 CER 与 semCER 判断不一致的样本对上，英语和中文读者更常支持 semCER。研究同时发布了 6100 万条已评判编辑、聚合读者评分及蒸馏评分器。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，也未出现数字、时间或说法上的前后矛盾。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。