論文の概要: A Few Shot Multi-Representation Approach for N-gram Spotting in Historical Manuscripts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10441v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 15:35:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 16:34:02.699675
• Title: A Few Shot Multi-Representation Approach for N-gram Spotting in Historical Manuscripts
• Title（参考訳）: 歴史的写本におけるN-gramスポッティングのためのショット多重表現手法
• Authors: Giuseppe De Gregorio, Sanket Biswas, Mohamed Ali Souibgui, Asma Bensalah, Josep Llad\'os, Alicia Forn\'es, Angelo Marcelli
• Abstract要約: 少数の文字列(N-gram)のスポッティングのための数ショット学習パラダイムを提案する。 我々は,重要なn-gramの認識が語彙依存の軽減につながることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2930503923129213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite recent advances in automatic text recognition, the performance remains moderate when it comes to historical manuscripts. This is mainly because of the scarcity of available labelled data to train the data-hungry Handwritten Text Recognition (HTR) models. The Keyword Spotting System (KWS) provides a valid alternative to HTR due to the reduction in error rate, but it is usually limited to a closed reference vocabulary. In this paper, we propose a few-shot learning paradigm for spotting sequences of a few characters (N-gram) that requires a small amount of labelled training data. We exhibit that recognition of important n-grams could reduce the system's dependency on vocabulary. In this case, an out-of-vocabulary (OOV) word in an input handwritten line image could be a sequence of n-grams that belong to the lexicon. An extensive experimental evaluation of our proposed multi-representation approach was carried out on a subset of Bentham's historical manuscript collections to obtain some really promising results in this direction.
• Abstract（参考訳）: 近年の自動テキスト認識の進歩にもかかわらず、歴史写本に関してはその性能は穏やかである。 これは主に、htr(data-hungry hand written text recognition)モデルのトレーニングに利用可能なラベル付きデータが少ないためである。 キーワードスポッティングシステム(kws)は、エラー率の低減のためにhtrの有効な代替手段を提供するが、通常は閉じた参照語彙に限定される。 本稿では,少量のラベル付き学習データを必要とする少数の文字(N-gram)のシーケンスをスポッティングするための数ショット学習パラダイムを提案する。 重要なn-gramを認識することで,システムの語彙依存度を低減できることを示す。 この場合、入力手書き行画像中のoo-of-vocabulary(OOV)ワードは、辞書に属するn-gramのシーケンスである可能性がある。 ベンサムの古写本コレクションのサブセットを用いて,提案した多表現手法の実験的評価を行い,本手法の真に有望な成果を得た。

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