論文の概要: Hippocampus-heuristic Character Recognition Network for Zero-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02236v1
• Date: Tue, 6 Apr 2021 01:57:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 14:10:28.669252
• Title: Hippocampus-heuristic Character Recognition Network for Zero-shot Learning
• Title（参考訳）: ゼロショット学習のための海馬ヒューリスティック文字認識ネットワーク
• Authors: Shaowei Wang, Guanjie Huang, Xiangyu Luo
• Abstract要約: 本稿では,Hippocampus-heuristic character Recognition Network (HCRN)を提案する。 HCRNは、急進派の訓練によってのみ、目に見えない漢字(すなわちゼロショット学習)を認識できる。 正確に予測できる漢字は約16,330文字で、500文字しか訓練されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.720802292070508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recognition of Chinese characters has always been a challenging task due to their huge variety and complex structures. The latest research proves that such an enormous character set can be decomposed into a collection of about 500 fundamental Chinese radicals, and based on which this problem can be solved effectively. While with the constant advent of novel Chinese characters, the number of basic radicals is also expanding. The current methods that entirely rely on existing radicals are not flexible for identifying these novel characters and fail to recognize these Chinese characters without learning all of their radicals in the training stage. To this end, this paper proposes a novel Hippocampus-heuristic Character Recognition Network (HCRN), which references the way of hippocampus thinking, and can recognize unseen Chinese characters (namely zero-shot learning) only by training part of radicals. More specifically, the network architecture of HCRN is a new pseudo-siamese network designed by us, which can learn features from pairs of input training character samples and use them to predict unseen Chinese characters. The experimental results show that HCRN is robust and effective. It can accurately predict about 16,330 unseen testing Chinese characters relied on only 500 trained Chinese characters. The recognition accuracy of HCRN outperforms the state-of-the-art Chinese radical recognition approach by 15% (from 85.1% to 99.9%) for recognizing unseen Chinese characters.
• Abstract（参考訳）: 漢字認識は、その多種多様で複雑な構造のため、常に困難な課題であった。 最新の研究では、このような巨大な文字集合は、およそ500の基本的な中国根基の集合に分解でき、この問題を効果的に解決できることを示した。 新たな漢字が絶え間なく出現する一方で、基本根基の数が増加している。 既存のラジカルに完全に依存する現在の手法は、これらの新しい文字を識別するには柔軟性がなく、訓練段階でこれらの漢字を学習することなく認識することができない。 そこで本研究では,海馬の思考の方法に言及し,過激派の訓練によってのみ知覚されない漢字(いわゆるゼロショット学習)を認識できる新しい海馬・ヒューリスティック文字認識ネットワーク(hcrn)を提案する。 より具体的には、HCRNのネットワークアーキテクチャは、私たちによって設計された新しい擬似テーマネットワークであり、入力トレーニング文字のペアから特徴を学習し、それらを使って未知の漢字を予測することができる。 実験の結果,HCRNは堅牢で有効であることが示唆された。 正確に予測できる漢字は約16,330文字で、500文字しか訓練されていない。 HCRNの認識精度は、現在最先端の中国の急進的認識アプローチ(85.1%から99.9%)よりも15%高い。

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