手書きのテキストをデジタルフォーマットに変換する
システムが歴史的な手書きのインデックスカードを検索できるデジタル記録に変換するんだ。
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手書き文字認識（HTR）は、手書きのテキストをデジタル形式に読み取って変換する技術だよ。特に、古い辞書のインデックスカードみたいな歴史的な文書に役立つ。これらの文書は古くて読みづらいことが多いからね。主な目標は、これらの手書きの記録を検索可能なデジタルエントリに変えて、研究や利用ができるようにすることなんだ。
課題
多くの歴史的辞書には何百万枚もの手書きのインデックスカードが含まれていて、情報の宝庫なんだけど、機械で読み取れないから、現代のデータベースに統合するのが難しい。インデックスカードには単語とその文脈が含まれているけど、手書きスタイルや品質がバラバラなんだ。これが、読むのや解釈するのを難しくしていて、特に何十年も前に違う人たちによって作られたから余計にね。
プロジェクトの目的
このプロジェクトの目的は、これらの手書きのインデックスカードを取り込んで、デジタル辞書で検索できる形式に変換するシステムを作ることだよ。特に、数世紀にわたって存在する280万枚のインデックスカードから成る歴史的なポーランドの辞書に焦点を当てているんだ。
システムの仕組み
このシステムは、手書きの単語を正確に読み取って認識するためのいくつかのステップで構成されているよ。
検出: 最初のステップは、カードのインデックスワードを見つけること。システムはカードをセクションに分けて、インデックスワードがありそうなエリアに焦点を当てる。特別なモデルを使ってそのエリアを検出するんだ。
認識: 単語が検出されたら、認識モデルがそれを読むよ。このシステムはいろんな技術を組み合わせて、異なる手書きスタイルやフォーマットを扱えるようにしている。文字の画像が明瞭さやコントラストの面で一貫性があるように、高度な技術を使っているんだ。
後処理: 単語が認識された後、正確性を向上させるための最終ステップがある。このステップでは、認識された単語を既知の辞書エントリのリストと照合して、単語が有効で正しく解釈されているか確認するんだ。
システムの構築
信頼性の高いHTRシステムを作るために、実データと人工データを混ぜて使ったよ。
実データ: 実際の手書きカードのサンプルが使われて、システムをトレーニングした。合計20,000枚のカードが慎重にラベル付けされて、システムが正しい形式や構造を学べるようにしたんだ。
合成データ: システムのパフォーマンスを向上させるために、500,000枚の人工的に生成されたポーランド語の単語の追加データセットを作成した。このデータセットは、さまざまな手書きスタイルを模倣していて、システムが単語をよりうまく識別できるようになったんだ。
モデルのトレーニング
モデルは、実データと合成データの両方を使ってトレーニングされた。このアプローチにより、さまざまな手書きスタイルやフォーマットから学ぶことができた。トレーニングプロセスでは、エラーを最小限に抑えて、手書きテキストの認識能力を向上させるためにモデルを調整したんだ。
パフォーマンス結果
システムは promising な結果を示したよ。検出フェーズでは高い精度を達成し、ほとんどの場合にインデックスワードを正しく特定できた。認識ステップも良く機能して、単語をかなりの精度で読み取ったんだ。
テストを通じて、システムは単語を認識して、その単語に対応する辞書エントリにリンクできるようになり、歴史的な単語と意味の検索可能なデータベースが作られたんだ。
今後の応用
このHTRシステムはポーランドのインデックスカードだけにとどまらないよ。この方法論は他の言語や手書き文書のタイプにも適応できる。さまざまな文化や言語の歴史的文書も似たような形式で存在していて、この技術がそれらをデジタル時代に持ってくるのを助けることができるんだ。
辞書編集者への利点
このシステムを使うことで、辞書編集者は効率的に作業できるよ。インデックスカードを手作業でチェックして辞書エントリをまとめる代わりに、HTRシステムを使って手書きのテキストをすぐにデジタル形式に変換できるからね。これによって、辞書作成のプロセスが速くなって、歴史的データへのアクセスがより良くなるんだ。
結論
歴史的辞書の手書きインデックスカード専用に設計されたスケーラブルなHTRシステムの開発は、歴史的な言語データを保存してアクセスするための重要なステップだよ。高度な検出と認識技術の組み合わせが、古代の辞書資源を理解して活用する上で直面する問題に対する有望な解決策を提供しているんだ。システムがさらに改善されるにつれて、歴史的文書のデジタル形式でのさらなる探求と利用の扉を開いて、貴重な情報が学者や研究者、一般の人々にとってよりアクセスしやすくなるんだ。
タイトル: Scalable handwritten text recognition system for lexicographic sources of under-resourced languages and alphabets
概要: The paper discusses an approach to decipher large collections of handwritten index cards of historical dictionaries. Our study provides a working solution that reads the cards, and links their lemmas to a searchable list of dictionary entries, for a large historical dictionary entitled the Dictionary of the 17th- and 18th-century Polish, which comprizes 2.8 million index cards. We apply a tailored handwritten text recognition (HTR) solution that involves (1) an optimized detection model; (2) a recognition model to decipher the handwritten content, designed as a spatial transformer network (STN) followed by convolutional neural network (RCNN) with a connectionist temporal classification layer (CTC), trained using a synthetic set of 500,000 generated Polish words of different length; (3) a post-processing step using constrained Word Beam Search (WBC): the predictions were matched against a list of dictionary entries known in advance. Our model achieved the accuracy of 0.881 on the word level, which outperforms the base RCNN model. Within this study we produced a set of 20,000 manually annotated index cards that can be used for future benchmarks and transfer learning HTR applications.
著者: Jan Idziak, Artjoms Šeļa, Michał Woźniak, Albert Leśniak, Joanna Byszuk, Maciej Eder
最終更新: 2023-03-28 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2303.16256
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.16256
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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