연구진은 시각적으로 다양한 만주어 문서 스타일(정자, 흘림체, 궁궐 비문체)에 적합한 OCR 시스템을 개발하기 위해 다중 전문가 시스템을 활용했어요. 페이지 수준의 이미지 분류기를 사용하여 각 페이지를 시각적 스타일에 따라 배분하고, 필요한 경우 새로운 전문가를 훈련했어요.
정자 문서의 경우 0.30%, 비문체의 경우 1.57%, 흘림체의 경우 4.83%의 CER(Character Error Rate)을 달성하며, 페이지 수준의 도메인 정확도는 99.3%로 측정되었어요.
흥미롭게도, 두 명의 전문가가 특정 도메인에 대해 훈련되지 않았음에도 불구하고 효과적인 성능을 보였으며, 연구 프로토콜과 예측 결과를 공개하여 재현 가능성을 높였어요.