中安表单识别 AI 训练平台的识别准确率是可以通过测试来验证的，以下是具体的测试方法和要点：

准备测试数据集

• 数据收集：收集涵盖各种类型、格式、内容和清晰度的表单数据，如银行票据中的取款、存款回执单、转账凭证等不同业务场景下的单据，且数据要尽可能覆盖实际应用中可能出现的各种情况，以充分测试平台在不同条件下的识别能力2.
• 数据标注：对收集到的数据进行准确标注，明确表单中各个字段的正确内容和位置，标注信息将作为评估识别准确率的基准，用于与平台的识别结果进行对比2.

选择测试指标

• 准确率：计算平台正确识别的字符或字段数量与总字符或字段数量的比例，直观反映平台的整体识别准确程度。
• 召回率：衡量平台能够正确识别出的实际存在的字符或字段数量与应识别出的总字符或字段数量的比值，体现平台对表单信息的全面捕捉能力。
• F1 值：综合准确率和召回率的评估指标，通过调和平均数的方式，更全面地评价平台的识别性能，F1 值越高，说明平台的识别效果越好2.

进行模型训练与测试

• 模型训练：使用准备好的部分数据对平台进行模型训练，让平台学习和理解表单数据的特征与规律，在训练过程中，可根据数据特点和业务需求，调整模型的参数、结构等，以优化模型的性能2.
• 测试评估：使用独立于训练数据的另一部分测试数据集对训练好的模型进行测试，将平台的识别结果与标注信息进行对比，按照选定的测试指标计算识别准确率、召回率、F1 值等，从而客观地评估平台在该测试数据集上的识别性能2.

交叉验证与多次测试

• 交叉验证：采用交叉验证的方法，如 k 折交叉验证，将数据集划分为 k 个子集，每次选取其中一个子集作为测试集，其余 k - 1 个子集作为训练集，重复进行 k 次训练和测试，最后综合 k 次的结果得到更稳定、可靠的评估指标，减少数据划分对测试结果的影响。
• 多次测试：在不同的时间、环境或参数设置下，多次进行相同的测试过程，观察和分析每次测试结果的稳定性和一致性，以确保测试结果不受偶然因素的干扰，更准确地反映平台的真实识别能力。

模拟实际业务场景测试

• 场景模拟：除了标准的数据集测试外，还应模拟实际业务场景中的各种复杂情况进行测试，如不同的光照条件、拍摄角度、图像分辨率、表单折叠或污损等，检验平台在这些接近真实环境的条件下的识别准确率和稳定性，评估其在实际应用中的可行性和可靠性.
• 压力测试：通过增加并发请求数量、大规模数据量等方式，对平台进行压力测试，观察平台在高负荷运行状态下的识别准确率是否会受到影响，以及系统的响应时间、资源占用等性能指标，确保平台在实际业务高峰期也能稳定、高效地运行 。

对比分析与优化调整

• 对比分析：将测试结果与平台以往的版本、其他类似的表单识别工具或技术进行对比分析，了解平台在识别准确率方面的优势和不足，为进一步的优化和改进提供参考依据。
• 优化调整：根据测试结果和对比分析的反馈，针对性地对平台进行优化调整，如改进模型结构、增加训练数据、优化图像处理算法、调整参数设置等，然后再次进行测试，不断循环迭代，逐步提高平台的识别准确率和整体性能2.