Custom data collection, expert annotation and off-the-shelf OCR datasets — invoices, receipts, handwriting, tables and multilingual documents — annotated to 99% accuracy* so your models read any document, in any language.
OCR training data is a labeled set of document images — scans, photos and PDFs of printed or handwritten text — paired with accurate text transcriptions and bounding-box annotations. Machine-learning models learn from this image-to-text data to turn documents into editable, machine-readable text.
Whether you’re fine-tuning a document-understanding model or building optical character recognition from scratch, the quality of your labeled data sets your accuracy ceiling. Shaip pairs domain-expert annotators with a proven Six Sigma QA process and a secure, compliant platform — delivering invoice, receipt, handwriting and multilingual OCR data your models can trust, at a fraction of the cost of building it in-house.
We source and collect document imagery to your exact spec — invoices, receipts, IDs, handwriting and multilingual scans — across real-world conditions and edge cases, compliantly in 60+ countries.
Character-, word- and row-level text transcription plus bounding-box, quadrilateral and polygon labeling by domain experts, with multi-round Six Sigma QA.
License ready-made, quality-checked OCR datasets today — handwriting recognition, receipt & invoice, table and multilingual document data — to prototype and benchmark fast.
Line items, totals, tax and vendor fields labeled for invoice OCR and receipt OCR — powering accounts-payable and expense automation.
Freestyle handwritten text datasets across many writers, styles and languages for ICR and cursive-recognition models.
Row, column and cell-level extraction from complex tables and structured tabular documents.
Passports, licenses and ID cards with key-value annotation for identity verification and KYC.
Flight tickets, applications and structured forms with field-level labeling and key-value extraction.
Signage, labels and product text captured in natural, real-world image conditions.
Off-the-shelf catalog
Pre-built, quality-checked OCR datasets you can license today — handwriting, receipt & invoice, table, multilingual and scene-text data — or use them as a starting point for a custom OCR dataset build.
5k відео штрих-кодів тривалістю 30-40 секунд з різних регіонів
Корпус: Модель розпізнавання об'єктів
Формат: Відео
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Ні
15.9 тис. зображень квитанцій, рахунків-фактур, замовлень на купівлю 5 мовами, тобто англійською, французькою, іспанською, італійською та голландською
Корпус: Док. Модель розпізнавання
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Ні
Доставлено 45 тисяч зображень німецьких і британських рахунків-фактур
Корпус: Розпізнавання рахунків-фактур. Модель
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Ні
3.5k зображень номерних знаків транспортних засобів з різних ракурсів
Корпус: № Розпізнавання табличок
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Ні
Зібрано та анотовано 90 тисяч документів англійською, французькою, іспанською, німецькою, італійською, португальською та корейською мовами
Корпус: Модель OCR
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Так
23.5 тисячі документів японською, російською та корейською мовами з вивісок, вітрин, пляшок, документів, плакатів, флаєрів.
Корпус: Багатомовна модель OCR
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Так
11.5 тисяч+ зображень квитанцій із великих міст Європи
Корпус: Модель виявлення об'єкта
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Ні
Понад 75 тисяч квитанцій кількома мовами
Корпус: Моделі AI отримання
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Ні
За галуззю
Prescription, lab-report and medical-form datasets — HIPAA-compliant handling for clinical document AI.
Invoice, bank-statement, cheque and KYC-document data for financial document data extraction.
Consignment notes, delivery slips and bills of lading for shipping and freight automation.
Claims forms, policy documents and handwritten submissions labeled at scale.
Receipt, price-tag and shelf-label data for expense, loyalty and merchandising AI.
Contract, record and archival-scan digitization datasets for document processing programs.
Наш процес
How is OCR accuracy achieved? Through the right annotation types plus multi-round human QA. We label at character, word and row level using bounding-box, quadrilateral and polygon annotation, then verify every batch before delivery — targeting 99% accuracy.*
Define document types, languages and edge cases; source or collect compliant document imagery.
Character/word/row text transcription + bounding-box, quad and polygon labeling by trained experts.
Independent review and Six Sigma checks measure Character & Word Error Rate against your SLA.
Ship in your model-ready format; refine on feedback and expand dataset coverage over time.
Shaip built an end-to-end OCR annotation pipeline — word-level bounding boxes with character-level transcription across 10+ text sources, tackling curved signage, faded receipts, handwriting, and mixed scripts. Five attribute layers and dual QA delivered production-ready datasets at 99% accuracy.
Чому варто обрати Shaip
Shaip has spent years sourcing, collecting and annotating AI training data across every modality. For optical character recognition, that means depth you can’t build overnight — global reach, domain expertise, enterprise-grade security and proprietary tooling behind every OCR dataset.
Data sourced and curated from Країни 60 + in 65+ мов через 70+ тем — coverage most vendors can't match.
30,000+ trained annotators and industry specialists deliver precise, context-aware OCR annotation, not generic labeling.
GDPR, HIPAA, CCPA, ISO 9001:2015, ISO 27001 and SOC 2 Type II — with NDAs and secure data handling end to end.
Шайп Менедж, Шайп Робота та Розвідка Шайпа run project oversight, global workforce coordination and automated data validation.
Get quality data at a fraction of the cost of building it yourself — and get your models to market faster.
Six Sigma QA and measurable accuracy targets (Character & Word Error Rate) mean data you can trust in production.
OCR — це технологія, яка дозволяє машинам читати друкований текст і зображення. Він часто використовується в бізнес-додатках, таких як оцифрування документів для зберігання або обробки, і в споживчих програмах, таких як сканування квитанції для відшкодування витрат.
Індустрія охорони здоров’я зіткнулася зі зміною парадигми своїх робочих процесів із появою нових передових технологій ШІ. Використовуючи інструменти та технології штучного інтелекту, можна отримати покращені медичні результати з більшою ефективністю охорони здоров’я.
Ви коли-небудь чухали голову, вражені тим, як Google або Alexa, здавалося, «дістали» вас? Або ви помітили, що читаєте комп’ютерне есе, яке звучить моторошно по-людськи? Ти не один. Настав час відсунути завісу та відкрити секрет: великі мовні моделі, або LLM.
OCR, або оптичне розпізнавання символів, – це технологія, яка перетворює друкований або рукописний текст на зображеннях або в сканованих документах на текст, придатний для машинного зчитування. Вона працює шляхом навчання моделей штучного інтелекту з позначеними наборами даних розпізнавати шаблони та символи в різних форматах, таких як квитанції, рахунки-фактури та форми.
Розпізнавання символів (OCR) є життєво важливим для автоматизації таких завдань, як обробка документів, вилучення даних та оцифрування. Воно допомагає компаніям заощаджувати час, зменшувати кількість помилок та підвищувати ефективність обробки великих обсягів фізичних або відсканованих документів.
Машинне навчання покращує OCR, навчаючи моделі різноманітним наборам даних, дозволяючи їм обробляти варіації шрифтів, стилів рукописного введення, макетів та мов. З часом моделі навчаються узагальнювати та покращувати коефіцієнти розпізнавання.
OCR може обробляти широкий спектр документів, таких як квитанції, рахунки-фактури, рукописні форми, паспорти, медичні етикетки, квитки та навіть складні таблиці у відсканованих PDF-файлах або зображеннях.
Розпізнавання символів у таблицях (OCR) витягує структуровані дані з таблиць у відсканованих документах, PDF-файлах або зображеннях. Воно перетворює рядки та стовпці у формати, що зчитуються машиною, такі як Excel, що робить обробку даних швидшою та точнішою.
OCR широко використовується в таких галузях, як охорона здоров'я, фінанси та електронна комерція. Він автоматизує вилучення даних з медичних записів, рахунків-фактур, квитанцій та інших документів, підвищуючи операційну ефективність у всіх секторах.
Багатомовні OCR-моделі навчаються на наборах даних, що охоплюють різні мови, діалекти та стилі шрифтів. Це дозволяє їм точно розпізнавати та обробляти текст у різних шрифтах та типографіках.
Навчання моделей OCR передбачає роботу з різноманітним почерком, шрифтами, макетами та мовами. Забезпечення точності розпізнавання складних документів, таких як медичні чеки або багатомовний контент, також є ключовим завданням.
Shaip пропонує високоякісні набори даних OCR, адаптовані до потреб клієнта, включаючи квитанції, рахунки-фактури, рукописні форми та багатомовні документи. Ці набори даних куруються, анотуються та перевіряються для забезпечення максимальної точності та надійності.
Рішення Shaip для навчання розпізнаванню символів (OCR) є високомасштабованими та розробленими для забезпечення виняткової точності. Їхній процес поєднує передові інструменти штучного інтелекту з людським досвідом, забезпечуючи надійні результати навіть з великими наборами даних.
Вартість залежить від типу, обсягу та складності необхідного набору даних. Для індивідуального ціноутворення компанії можуть звернутися безпосередньо до Shaip, щоб обговорити свої конкретні потреби.
