論文の概要: A Transformer-based Approach for Arabic Offline Handwritten Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15045v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 17:51:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 13:34:24.182234
• Title: A Transformer-based Approach for Arabic Offline Handwritten Text Recognition
• Title（参考訳）: アラビア語オフライン手書きテキスト認識のためのトランスフォーマティブに基づくアプローチ
• Authors: Saleh Momeni and Bagher BabaAli
• Abstract要約: オフラインのアラビア文字を認識できるアーキテクチャを2つ導入する。 私たちのアプローチは言語依存をモデル化することができ、注意機構のみに依存するので、より並列化可能で、より複雑ではありません。 アラビアKHATTデータセットの評価は,提案手法が現在の最先端手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Handwriting recognition is a challenging and critical problem in the fields of pattern recognition and machine learning, with applications spanning a wide range of domains. In this paper, we focus on the specific issue of recognizing offline Arabic handwritten text. Existing approaches typically utilize a combination of convolutional neural networks for image feature extraction and recurrent neural networks for temporal modeling, with connectionist temporal classification used for text generation. However, these methods suffer from a lack of parallelization due to the sequential nature of recurrent neural networks. Furthermore, these models cannot account for linguistic rules, necessitating the use of an external language model in the post-processing stage to boost accuracy. To overcome these issues, we introduce two alternative architectures, namely the Transformer Transducer and the standard sequence-to-sequence Transformer, and compare their performance in terms of accuracy and speed. Our approach can model language dependencies and relies only on the attention mechanism, thereby making it more parallelizable and less complex. We employ pre-trained Transformers for both image understanding and language modeling. Our evaluation on the Arabic KHATT dataset demonstrates that our proposed method outperforms the current state-of-the-art approaches for recognizing offline Arabic handwritten text.
• Abstract（参考訳）: 手書き文字認識は、パターン認識と機械学習の分野において困難で重要な問題であり、アプリケーションは幅広い領域にまたがる。 本稿では,オフラインでアラビア語の手書き文字を認識するという課題に注目する。 既存のアプローチでは、画像の特徴抽出に畳み込みニューラルネットワーク、時間的モデリングに繰り返しニューラルネットワーク、テキスト生成に使用される接続性時間的分類の組み合わせが一般的である。 しかし、これらの手法は再帰的ニューラルネットワークの逐次的性質のために並列化の欠如に苦しむ。 さらに、これらのモデルでは言語規則を考慮できないため、処理後の段階で外部言語モデルを使用することで精度を高める必要がある。 これらの問題を克服するために,Transformer Transducerと標準シーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマーという2つの代替アーキテクチャを導入し,その性能を精度と速度で比較する。 私たちのアプローチは言語依存をモデル化することができ、注意機構のみに依存するので、より並列化可能で、より複雑ではありません。 我々は画像理解と言語モデリングの両方に事前訓練されたトランスフォーマーを用いる。 アラビアKHATTデータセットを用いた評価の結果,提案手法はオフラインのアラビア文字を認識するための最先端の手法よりも優れていることがわかった。

関連論文リスト

• Mind the Gap: A Generalized Approach for Cross-Modal Embedding Alignment [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、意味的ギャップによって異なるテキストモダリティ間でコンテキストを検索する。 本稿では,これらのギャップを効率的に埋める汎用投影法を提案する。 私たちのアプローチでは、トレーニングや推論に最小限のリソースを必要とするため、スピード、正確性、データ効率を重視しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T20:28:10Z)
• Transformers meet Neural Algorithmic Reasoners [16.5785372289558]
  我々は、トランスフォーマー言語理解とグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくニューラルネットワーク推論(NAR)の堅牢性を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 CLRS-30ベンチマークのテキストベースバージョンであるCLRS-Text上で得られたTransNARモデルを評価し,アルゴリズム推論のためのTransformerのみのモデルよりも大幅に向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:42:06Z)
• Scalable Learning of Latent Language Structure With Logical Offline Cycle Consistency [71.42261918225773]
  概念的には、LOCCOは、トレーニング対象のセマンティクスを使用してラベルなしテキストのアノテーションを生成する、自己学習の一形態と見なすことができる。 追加ボーナスとして、LOCCOによって生成されたアノテーションは、神経テキスト生成モデルをトレーニングするために自明に再利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T16:47:20Z)
• The Whole Truth and Nothing But the Truth: Faithful and Controllable Dialogue Response Generation with Dataflow Transduction and Constrained Decoding [65.34601470417967]
  本稿では,ニューラルネットワークモデリングとルールベース生成の強みを組み合わせた対話応答生成のためのハイブリッドアーキテクチャについて述べる。 本実験により, 本システムは, 流布性, 妥当性, 真理性の評価において, ルールベースおよび学習的アプローチの両方に優れることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T09:00:49Z)
• Pre-Training a Graph Recurrent Network for Language Representation [34.4554387894105]
  本稿では,言語モデルの事前学習のためのグラフリカレントネットワークについて考察し,各シーケンスのグラフ構造を局所的なトークンレベルの通信で構築する。 我々のモデルは、既存の注意に基づくモデルよりもコンテキスト化された特徴冗長性が少なく、より多様な出力を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-08T14:12:15Z)
• Continuous Offline Handwriting Recognition using Deep Learning Models [0.0]
  手書き文字認識は、自動文書画像解析の分野に大きな関心を持つオープンな問題である。 我々は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とシーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)という,2種類のディープラーニングアーキテクチャの統合に基づく新しい認識モデルを提案する。 提案した新たなモデルでは,他の確立された方法論と競合する結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-26T07:31:03Z)
• TRIG: Transformer-Based Text Recognizer with Initial Embedding Guidance [15.72669617789124]
  シーンテキスト認識(STR)は画像とテキストの間の重要なブリッジである。 最近の手法では、凍結初期埋め込みを使用してデコーダを誘導し、特徴をテキストにデコードし、精度が低下する。 TRansformer-based text recognizer with Initial embeddeding Guidance (TRIG) という,テキスト認識のための新しいアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T09:10:39Z)
• GTAE: Graph-Transformer based Auto-Encoders for Linguistic-Constrained Text Style Transfer [119.70961704127157]
  近年,非並列テキストスタイルの転送が研究の関心を集めている。 現在のアプローチでは、元の文の内容やロジックを保存できない。 文を言語グラフとしてモデル化し,グラフレベルで特徴抽出とスタイル転送を行う,グラフトランスフォーマーベースのAuto-GTAEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T11:08:45Z)
• Improving Adversarial Text Generation by Modeling the Distant Future [155.83051741029732]
  テキスト計画手法を考察し、上記の問題を緩和するためのモデルに基づく模倣学習手法を提案する。 本稿では,より長い地平線上の生成過程に焦点をあてる新しいガイドネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T05:45:13Z)
• Improve Variational Autoencoder for Text Generationwith Discrete Latent Bottleneck [52.08901549360262]
  変分オートエンコーダ(VAE)は、エンドツーエンドの表現学習において必須のツールである。 VAEは強い自己回帰デコーダで潜伏変数を無視する傾向がある。 よりコンパクトな潜在空間において暗黙的な潜在特徴マッチングを強制する原理的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-22T14:41:37Z)
• Temporal Embeddings and Transformer Models for Narrative Text Understanding [72.88083067388155]
  キャラクタ関係モデリングのための物語テキスト理解のための2つのアプローチを提案する。 これらの関係の時間的進化は動的単語埋め込みによって説明され、時間とともに意味的変化を学ぶように設計されている。 最新の変換器モデルBERTに基づく教師付き学習手法を用いて文字間の静的な関係を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T14:23:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。