論文の概要: Optical Text Recognition in Nepali and Bengali: A Transformer-based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02375v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 00:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 18:59:11.116065
• Title: Optical Text Recognition in Nepali and Bengali: A Transformer-based Approach
• Title（参考訳）: ネパール・ベンガルにおける光テキスト認識 : トランスフォーマーによるアプローチ
• Authors: S M Rakib Hasan, Aakar Dhakal, Md Humaion Kabir Mehedi, Annajiat Alim Rasel,
• Abstract要約: 本稿では,ベンガル文字とネパール文字のテキスト認識について論じる。 ベンガル語話者は約3億人、ネパール語話者は約4000万人である。 その結果,提案手法が現在のアプローチと一致していることが示唆された。
• 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: Efforts on the research and development of OCR systems for Low-Resource Languages are relatively new. Low-resource languages have little training data available for training Machine Translation systems or other systems. Even though a vast amount of text has been digitized and made available on the internet the text is still in PDF and Image format, which are not instantly accessible. This paper discusses text recognition for two scripts: Bengali and Nepali; there are about 300 and 40 million Bengali and Nepali speakers respectively. In this study, using encoder-decoder transformers, a model was developed, and its efficacy was assessed using a collection of optical text images, both handwritten and printed. The results signify that the suggested technique corresponds with current approaches and achieves high precision in recognizing text in Bengali and Nepali. This study can pave the way for the advanced and accessible study of linguistics in South East Asia.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語のためのOCRシステムの研究と開発への取り組みは、比較的新しいものである。 低リソース言語は、機械翻訳システムや他のシステムのトレーニングのためのトレーニングデータをほとんど持っていない。 大量のテキストがデジタル化され、インターネット上で利用できるようになったが、テキストはまだPDFと画像フォーマットであり、すぐにはアクセスできない。 本稿では,ベンガル語とネパール語という2つの文字のテキスト認識について論じる。 本研究では,エンコーダ・デコーダ変換器を用いてモデルを構築し,手書き・印刷ともに光学テキスト画像の集合を用いて評価を行った。 その結果,提案手法は現在のアプローチと一致し,ベンガル語とネパール語におけるテキスト認識の精度が高いことが示唆された。 本研究は,東南アジアにおける言語学の先進的かつアクセシブルな研究の道を開くことができる。

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