自制OCR模型识别后如何判定多行文本归属并拼接以优化翻译效果？

• 垂直间距阈值法：计算相邻两行的垂直间距（以上一行底部到下一行顶部的距离为准），设定一个与行高相关的阈值（比如当前行高的1.2-1.8倍，可根据文档排版灵活调整）。如果间距小于阈值，判定为同段落；远大于阈值则划分为新段落。
• 水平对齐一致性：同段落文本通常有统一的水平对齐逻辑（左/右/居中对齐）。通过每行文本的左边界x坐标判断，若相邻行左边界偏差在极小范围内，大概率属于同段落；即使存在段落首行缩进这类情况，只要间距符合阈值，仍归为同段落。
• 语义关联性辅助：对精度要求高的场景，可引入轻量语义模型（如小型BERT）判断相邻行的语义延续性，话题连贯的行归为同段落。此方法适合正式文档类场景，需根据实际情况权衡算力成本。

• 同段落无缝拼接：同段落内的行按顺序拼接，英文需检查行尾是否有连字符（如"tech-"接下一行"nology"），需去除连字符后合并为"technology"；中文直接拼接即可，无需额外添加空格。
• 段落间明确分隔：不同段落的文本拼接时加入换行符\n或段落标记，确保翻译模型能识别段落边界，避免上下文混淆。
• 保留排版特征：若原文有项目符号、缩进等格式，拼接时保留对应的格式标记（如缩进用制表符\t，项目符号保留-），帮助翻译模型理解原文结构。

直接将拼接后的完整段落送入翻译模型，而非逐行翻译。完整段落的上下文语义能让翻译模型生成更连贯、符合语境的结果，避免逐行翻译导致的逻辑断裂。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shimeng