IRUCAAI/Japanreceipt_ocr_v1.0

JapanReceipt OCR v1.0 / 日本語レシート OCR v1.0

Japanese receipt understanding with refined structured annotations.
構造化アノテーションを再校訂した日本語レシート理解データセット。

Maintained by IRUCAAI. / IRUCAAI が整備・公開。

English

Overview

JapanReceipt OCR v1.0 is an annotation refinement release for Japanese receipt OCR and key information extraction (KIE). It publishes IRUCAAI's full_1260 corpus, pairing receipt images with structured reference annotations and an evaluation manifest. The release supports research on Japanese vision-language models, receipt parsing, and extraction of business and accounting information from real-world document images.

Why this release

During curation, we identified annotation errors and inconsistencies in the source material associated with the JaWildText receipt KIE task. These issues motivated a dedicated correction effort: a useful extraction benchmark needs reference annotations that remain faithful to the image and consistent across documents.

IRUCAAI's correction workflow combined two rounds of Claude-assisted annotation review and revision with manual verification. This iterative process was used to revisit questionable labels and refine structured outputs. The contribution of this release is the revised annotation layer and its organization for receipt understanding research. The review process does not establish that every remaining label is error-free; no independently measured annotation accuracy or model performance improvement is claimed.

Release contents

Item	Count
Receipt images	1,260
Structured JSON annotations	1,260
Manifest records	1,260
jawildtext- identifiers	1,144
bizdocvqa- identifiers (biz_doc_vqa in the manifest)	116

Every image has a matching annotation file. All annotations declare schema version 2.6. The images are actual image files, not Git LFS pointers. Identifier counts describe the supplied corpus and do not independently verify the provenance of each image.

Data organization

The downloadable full_1260.zip archive contains:

full_1260/
├── images/         # receipt images
├── ground_truth/   # per-document structured JSON annotations
└── manifest.jsonl  # evaluation index and metadata

The corpus uses a project-specific canonical JSON schema. It should not be treated as a drop-in replacement for JaWildText's original fields schema or evaluation protocol. Consult the released JSON files for the exact fields and value conventions, and use the per-document annotations as the reference when evaluating a corresponding image.

The JSON annotations contain document identifiers and type, header, line_items, and tax_summary, with recognition metadata where present. Common header fields include merchant name, receipt number, issue date, total, tax total, and payment method. Optional fields vary by document; some annotations also retain bounding boxes and raw text.

Manifest synchronization: the source manifest contained 1,107 embedded annotations that differed from the corresponding JSON files. For this release, embedded ground_truth, header summaries, item counts, tax rates, and mixed-tax flags were synchronized with the individual JSON annotations. Images and individual JSON files were preserved byte-for-byte. Other source metadata was retained. See release_notes.json for details.

Download

from pathlib import Path
from zipfile import ZipFile
import json
from huggingface_hub import hf_hub_download

archive = hf_hub_download(
    repo_id="IRUCAAI/Japanreceipt_ocr_v1.0",
    filename="full_1260.zip",
    repo_type="dataset",
)
with ZipFile(archive) as z:
    z.extractall("japanreceipt")

root = Path("japanreceipt/full_1260")
with (root / "manifest.jsonl").open(encoding="utf-8") as f:
    first = json.loads(next(f))
image_path = root / first["image_file"]
annotation = json.loads((root / first["ground_truth_file"]).read_text(encoding="utf-8"))

This release is distributed as a downloadable archive; it does not provide a preconfigured Hugging Face Dataset Viewer split.

Provenance and versioning

This is an independent derivative release by IRUCAAI, not an official JaWildText update. The project corpus is named full_1260; that name does not imply a one-to-one mapping to the current upstream receipt subset. The upstream dataset card currently lists 1,151 examples for receipt_kie, while this project targets a 1,260-image corpus. Source identifiers and version differences should be considered when comparing results, and provenance should not be inferred from the directory name alone.

Intended use and limitations

The dataset is intended for Japanese receipt OCR/KIE evaluation, error analysis, and document understanding research. Users who construct training and evaluation subsets should document their own partitioning and avoid overlap with benchmark data used elsewhere. Model-assisted correction and manual review may still leave ambiguities, especially where an image is faint, blurred, cropped, or difficult to interpret. This release does not provide a certification of accounting or tax compliance.

Attribution and license

The JaWildText dataset card states that its images and annotations are released under Apache License 2.0. Upstream attribution and applicable notices must be preserved. For the 116 biz_doc_vqa records, the supplied directory does not include a source license notice; confirm the applicable source terms before reuse. Samples originating outside JaWildText remain subject to their respective source terms; the JaWildText license should not be assumed to cover unrelated material. Visible trademarks and third-party content do not imply endorsement.

Please acknowledge both IRUCAAI / JapanReceipt OCR v1.0 and the upstream JaWildText work when using the corresponding data.

日本語

概要

JapanReceipt OCR v1.0 は、日本語レシートの OCR およびキー情報抽出（KIE）を対象とする、アノテーション再校訂版データセットです。IRUCAAI が整備した full_1260 コーパスを公開し、レシート画像、構造化された参照アノテーション、評価用マニフェストを提供します。日本語の視覚言語モデル、レシート解析、実画像からの業務・会計情報抽出に関する研究を支援します。

公開の背景と校訂プロセス

JaWildText の receipt KIE タスクに関連する元データの整備過程で、アノテーションの誤りや不整合を確認しました。画像に忠実で、文書間で一貫した参照データを目指し、アノテーションの修正に取り組みました。

IRUCAAI は、Claude を用いたレビュー・修正を 2 回実施し、さらに人手による照合を組み合わせる校訂プロセスを採用しました。疑義のあるラベルを再検討し、構造化出力を改善しています。本公開の主な貢献は、修正済みアノテーションと、レシート理解研究に利用しやすいデータ構成です。このプロセスは、すべてのラベルが完全に正しいことを保証するものではありません。独立した測定に基づくアノテーション正解率や、モデル性能の向上率は提示していません。

収録内容

レシート画像 1,260 件、対応する構造化 JSON 1,260 件、マニフェスト 1,260 レコードを収録します。識別子の内訳は jawildtext- が 1,144 件、bizdocvqa- が 116 件です。後者はマニフェストで biz_doc_vqa と記載されています。この内訳は収録識別子に基づくもので、各画像の出典を独立に検証した結果ではありません。

全画像に対応する JSON があり、全アノテーションの schema_version は 2.6 です。画像は Git LFS ポインターではなく、実画像ファイルとして収録されています。

データ構成

ダウンロード可能な full_1260.zip 内の full_1260/ は、レシート画像を収録する images/、文書ごとの構造化 JSON を収録する ground_truth/、評価用インデックスとメタデータを記録する manifest.jsonl で構成されます。

本コーパスでは、プロジェクト独自の正規化 JSON スキーマを使用します。JaWildText の元の fields スキーマや評価手順と、そのまま互換になるわけではありません。正確なフィールド名と値の表現は公開 JSON を参照し、各画像の評価には対応する文書単位のアノテーションを参照してください。

JSON には文書 ID・種別、header、line_items、tax_summary などを収録し、文書によって認識メタデータも含みます。主なヘッダ項目は店舗名、レシート番号、発行日、合計金額、税額、支払方法です。一部の文書には座標と元テキストも残されています。

マニフェストの同期： 元マニフェストには、対応する JSON と異なる内嵌アノテーションが 1,107 件ありました。本公開では、ground_truth、ヘッダ要約、明細件数、税率、混合税率フラグを文書単位の JSON に同期しました。画像と個別 JSON はバイト単位で変更せず、その他の元メタデータも保持しています。詳細は release_notes.json を参照してください。

ダウンロードと読み込みの手順は、上記 English セクションのコードを利用できます。本公開は ZIP アーカイブ形式で提供し、Hugging Face Dataset Viewer 用の分割データは含みません。

出典とバージョン

本データセットは IRUCAAI による独立した派生版であり、JaWildText の公式更新版ではありません。full_1260 という名称は、現在の上流 receipt サブセットとの一対一対応を意味しません。現在の上流データセットカードでは receipt_kie が 1,151 件とされていますが、本プロジェクトは 1,260 画像のコーパスを対象としています。結果を比較する際は、識別子やバージョンの違いを考慮してください。ディレクトリ名だけから各サンプルの出典を判断することはできません。

想定用途と制約

日本語レシートの OCR・KIE 評価、エラー分析、文書理解研究を想定しています。学習用・評価用の分割を作成する場合は、その方法を明記し、他のベンチマークとのデータ重複にも注意してください。モデルによる校訂と人手確認を実施していても、不鮮明な文字、ぼけ、画像の欠けなどに起因する曖昧さが残る可能性があります。本データセットは会計・税務上の適合性を認証するものではありません。

ライセンスと謝辞

JaWildText のデータセットカードでは、画像とアノテーションのライセンスを Apache License 2.0 としています。上流の出典表示および適用される通知を保持してください。116 件の biz_doc_vqa データについては、提供ディレクトリに出典のライセンス通知が含まれていないため、再利用前に適用条件を確認してください。JaWildText 以外に由来するサンプルには、それぞれの出典の利用条件が適用されます。JaWildText のライセンスが無関係なデータまで対象とするとは限りません。画像中の商標などは権利者による推奨を意味しません。

該当データを利用する際は、IRUCAAI / JapanReceipt OCR v1.0 と、上流の JaWildText の両方を明記してください。

Upstream citation / 上流データセットの引用

@inproceedings{maeda-etal-2026-jawildtext,
  title     = {{JaWildText}: A Benchmark for Vision-Language Models on Japanese Scene Text Understanding},
  author    = {Maeda, Koki and Okazaki, Naoaki},
  booktitle = {Proceedings of the 20th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)},
  year      = {2026},
  note      = {To appear}
}

• Upstream dataset / 上流データセット: llm-jp/jawildtext
• Paper / 論文: JaWildText: A Benchmark for Vision-Language Models on Japanese Scene Text Understanding