Pull to refresh
9
Karma
0
Rating
Алексей Журавлев @AlekseyZhuravlev

Программист

  • Followers
  • Following 1

Много иероглифов – много нейросетей: как построить эффективную систему распознавания для большого числа классов?

ABBYY corporate blog Machine learning *Artificial Intelligence
В прошлых статьях уже писали о том, как у нас устроены технологии распознавания текста:


Примерно так же до 2018 года было устроено распознавание японских и китайских символов: в первую очередь с использованием растровых и признаковых классификаторов. Но с распознаванием иероглифов есть свои трудности:

  1. Огромное количество классов, которое нужно различать.
  2. Более сложное устройство символа в целом.

image

Сказать однозначно, сколько символов насчитывает китайская письменность, так же сложно, как точно посчитать, сколько слов в русском языке. Но наиболее часто в китайской письменности используются ~10 000 символов. Ими мы и ограничили число классов, используемых при распознавании.

Обе описанные выше проблемы также приводят и к тому, что для достижения высокого качества приходится использовать большое количество признаков и сами эти признаки вычисляются на изображениях символов дольше.

Чтобы эти проблемы не приводили к сильнейшим замедлениям во всей системе распознавания, приходилось использовать множество эвристик, в первую очередь направленных на то, чтобы быстро отсечь значительное количество иероглифов, на которые эта картинка точно не похожа. Это всё равно не до конца помогало, а нам хотелось вывести наши технологии на качественно новый уровень.

Мы стали исследовать применимость свёрточных нейронных сетей, чтобы поднять как качество, так и скорость распознавания иероглифов. Хотелось заменить весь блок распознавания отдельного символа для этих языков с помощью нейронных сетей. В этой статье мы расскажем, как нам в итоге это удалось.
Читать дальше →
Total votes 29: ↑29 and ↓0 +29
Views 6.1K
Comments 11

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Works in
Date of birth
Registered
Activity