什么是字符级准确率（CAR）

字符级准确率（CAR）概述

1. 定义
字符级准确率（Character Accuracy Rate，简称 CAR）是衡量文本识别系统在单个字符层面上正确率的指标。它表示系统正确识别的字符数占参考文本总字符数的比例，取值范围 0 %–100 %。在实际计算中，常通过 Levenshtein 编辑距离（即插入、删除、替换的最小操作数）来得到错误字符数，再求出正确字符数，从而得到 CAR。

2. 计算公式
常见的两种等价写法：

其中“错误字符数”包括插入、删除和替换的字符。如果已知字符错误率（CER），则

3. 适用场景

• 光学字符识别（OCR）‍：评估扫描文档、车牌、手写文字等的识别质量。
• 语音转文字（ASR）‍：在语音识别系统中，用于衡量转写的字符层面准确度。
• 手写文字识别：如阿拉伯手写、英文手写等任务中常用 CAR 与词级准确率（WAR）共同评估模型表现。
• 机器翻译/文本生成：有时也会把字符级准确率作为细粒度评估指标。

4. 与其他指标的关系

• 词级准确率（WAR）‍：统计完整词（或句）是否全部正确，适合对整体语义完整性要求高的场景。
• 字符错误率（CER）‍：CAR 的补数，二者互为 1‑CER = CAR。
• 正确接受率（CAR）‍ 在信息检索或机器翻译中有时指 “Correct Acceptance Rate”，概念不同，需要结合上下文辨别。

5. 示例

6. 小结
字符级准确率（CAR）是衡量文本识别系统在最细粒度（单字符）上的正确率的核心指标，计算简单、直观，广泛用于 OCR、ASR、手写识别等领域。通过编辑距离或直接计数即可得到，常与词级准确率、字符错误率等指标配合使用，以全面评估模型性能。