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。
関連論文リスト
- MENTOR: Multilingual tExt detectioN TOward leaRning by analogy [59.37382045577384]
本研究では,シーンイメージ内の視覚領域と見えない言語領域の両方を検出し,識別するフレームワークを提案する。
mentOR」は、ゼロショット学習と少数ショット学習の学習戦略を多言語シーンテキスト検出のために実現した最初の作品である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T03:35:17Z) - Efficiently Leveraging Linguistic Priors for Scene Text Spotting [63.22351047545888]
本稿では,大規模テキストコーパスから言語知識を活用する手法を提案する。
シーンテキストデータセットとよく一致したテキスト分布を生成し、ドメイン内の微調整の必要性を取り除く。
実験結果から,本手法は認識精度を向上するだけでなく,単語のより正確な局所化を可能にすることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T01:57:09Z) - TEXTRON: Weakly Supervised Multilingual Text Detection through Data
Programming [21.88026116276415]
テキスト検出はコンピュータビジョン(CV)分野における課題である
テキスト検出には単語レベルのラベル付きデータが不足しており、特に多言語設定やインドのスクリプトではそうである。
データプログラミングベースのアプローチであるTEXTRONを提案し、ユーザは様々なテキスト検出方法を弱い監督ベースの学習フレームワークにプラグインできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T09:18:18Z) - Towards Detecting, Recognizing, and Parsing the Address Information from
Bangla Signboard: A Deep Learning-based Approach [1.3778851745408136]
我々は,バングラの看板から情報を検出し,認識し,修正し,解析する深層学習モデルを用いたエンドツーエンドシステムを提案する。
我々は手動で注釈付き合成データセットを作成し、サインボード検出、アドレステキスト検出、アドレステキスト認識、アドレステキストモデルを訓練した。
最後に,最先端のトランスフォーマーに基づく事前学習言語モデルを用いて,Banglaアドレステキストを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T08:25:15Z) - NusaWrites: Constructing High-Quality Corpora for Underrepresented and
Extremely Low-Resource Languages [54.808217147579036]
インドネシアの地方言語について事例研究を行う。
データセット構築におけるオンラインスクラップ,人文翻訳,および母語話者による段落作成の有効性を比較した。
本研究は,母語話者による段落作成によって生成されたデータセットが,語彙的多様性と文化的内容の点で優れた品質を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T14:42:33Z) - Bengali Handwritten Digit Recognition using CNN with Explainable AI [0.5156484100374058]
我々は様々な機械学習アルゴリズムとCNNを用いて手書きベンガル数字を認識した。
Grad-CAMは私たちのCNNモデルのXAIメソッドとして使われました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-23T04:40:20Z) - Language Matters: A Weakly Supervised Pre-training Approach for Scene
Text Detection and Spotting [69.77701325270047]
本稿では,シーンテキストを効果的に表現できる弱教師付き事前学習手法を提案する。
本ネットワークは,画像エンコーダと文字認識型テキストエンコーダから構成され,視覚的特徴とテキスト的特徴を抽出する。
実験により、事前訓練されたモデルは、重みを他のテキスト検出やスポッティングネットワークに転送しながら、Fスコアを+2.5%、+4.8%改善することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-08T08:10:45Z) - Transfer Learning for Scene Text Recognition in Indian Languages [27.609596088151644]
本研究では、英語から2つの共通言語へのディープシーンテキスト認識ネットワークのすべての層に対するトランスファー学習の能力について検討する。
インド語の単純な合成データセットへの英語モデルの移行は現実的ではないことを示す。
我々は,IIIT-ILSTおよびBanglaデータセットからHindi,Telugu,Marayalamデータセットのシーンテキスト認識のための新しいベンチマークを,MLT-17から設定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T06:14:49Z) - Lexically Aware Semi-Supervised Learning for OCR Post-Correction [90.54336622024299]
世界中の多くの言語における既存の言語データの多くは、非デジタル化された書籍や文書に閉じ込められている。
従来の研究は、あまり良くない言語を認識するためのニューラル・ポスト・コレクション法の有用性を実証してきた。
そこで本研究では,生画像を利用した半教師付き学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-04T04:39:02Z) - Soft Gazetteers for Low-Resource Named Entity Recognition [78.00856159473393]
本稿では、英語知識ベースからユビキタスに利用可能な情報をニューラル名付きエンティティ認識モデルに組み込む「ソフトガゼッタ」を提案する。
4つの低リソース言語に対する実験により,F1得点の4点の平均的改善が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T21:58:02Z) - Deep Learning for Hindi Text Classification: A Comparison [6.8629257716723]
デヴァナガリ文字で書かれた形態的に豊かで低資源のヒンディー語を分類する研究は、大きなラベル付きコーパスがないために限られている。
本研究では,CNN,LSTM,注意に基づくモデル評価のために,英文データセットの翻訳版を用いた。
また,本論文は,一般的なテキスト分類手法のチュートリアルとしても機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-19T09:29:12Z)
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。