Vi föreslår en textkorrigeringsmetod efter OCR för digitalisering av texter i romaniserade sanskrit. På grund av bristen på resurser använder vi OCR-modeller som är utbildade för andra språk skrivna på romerska. För närvarande finns det inga data som är tillgängliga för romaniserad Sanskrit OCR. Så, vi bootstrap en datauppsättning av 430 bilder, skannade i två olika inställningar och deras motsvarande marksanning. För träning genererar vi syntetiskt träningsbilder för båda inställningarna. Vi finner att användningen av kopieringsmekanism (Gu et al., 2016) ger en procentuell ökning av Character Recognition Rate (CRR) än den nuvarande toppmoderna modellen för att lösa monoton sekvens-tosequence uppgifter (Schnober et al., 2016). Vi anser att vårt system är robust i kampen mot OCR-prone-fel, eftersom det erhåller en CRR på 87,01 % från en OCR-utgång med CRR på 35,76 % för en av datauppsättningsinställningarna. En människoundersökning som gjorts på modellerna visar att vår föreslagna modell resulterar i förutsägelser som är snabbare att förstå och snabbare att förbättra för en människa än de andra systemen 1.
Ett annat arbete använde neurala modeller för post-OCR textkorrigering för digitalisering texter i romaniserade sanskrit REF.
Upcycle Your OCR: Reusing OCRs for Post-OCR Text Correction in Romanised Sanskrit
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}