論文の概要: Handling Heavily Abbreviated Manuscripts: HTR engines vs text normalisation approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03450v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 19:23:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 22:09:41.461772
• Title: Handling Heavily Abbreviated Manuscripts: HTR engines vs text normalisation approaches
• Title（参考訳）: Heavily Abbreviated Manuscripts: HTRエンジン対テキスト正規化アプローチ
• Authors: Jean-Baptiste Camps and Chahan Vidal-Gor\`ene and Marguerite Vernet
• Abstract要約: 省略形は、手書きテキスト認識や自然言語処理タスクなどの計算手法に特に課題を示す。 我々は、HTRエンジンを正規化(拡張、短縮)されたテキストで訓練することで、直接的に、そのような正規化されたテキストを得るための異なる設定を探索する。 ケーススタディは中世ラテン語の伝統に由来する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Although abbreviations are fairly common in handwritten sources, particularly in medieval and modern Western manuscripts, previous research dealing with computational approaches to their expansion is scarce. Yet abbreviations present particular challenges to computational approaches such as handwritten text recognition and natural language processing tasks. Often, pre-processing ultimately aims to lead from a digitised image of the source to a normalised text, which includes expansion of the abbreviations. We explore different setups to obtain such a normalised text, either directly, by training HTR engines on normalised (i.e., expanded, disabbreviated) text, or by decomposing the process into discrete steps, each making use of specialist models for recognition, word segmentation and normalisation. The case studies considered here are drawn from the medieval Latin tradition.
• Abstract（参考訳）: 略語は手書きの資料、特に中世や近代西洋の写本でよく見られるが、その拡張に対する計算的アプローチに関する以前の研究は少ない。 しかし、略語は手書きのテキスト認識や自然言語処理タスクのような計算手法に特に挑戦している。 多くの場合、前処理は最終的にソースのデジタイズされた画像から正規化されたテキストへと導かれる。 このような正規化テキストを直接取得するために、正規化テキスト(例えば、拡張、非省略)テキストでhtrエンジンをトレーニングするか、プロセスを個別のステップに分解して、認識、単語分割、正規化の専門モデルを使用することで、異なる設定を探索する。 ここでのケーススタディは中世ラテン語の伝統に由来する。

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