Ngagunakeun transmisi learning pikeun mikawanoh tulisan leungeun jeung digitizing labél spésiés mangrupakeun pendekatan lumrah. Sanajan kitu, kasuksésan modél bakal gumantung kana kualitas labél tulisan leungeun, kajelasan tulisan leungeun, sarta tingkat kamiripan antara gaya tulisan leungeun tina panulis label béda. Di dieu aya sababaraha saran tambahan pikeun mertimbangkeun: 1. Preprocess gambar labél tulisan leungeun saméméh feeding aranjeunna kana modél pikeun ngaronjatkeun kualitas data input. Ieu bisa ngawengku normalization gambar, ngaleungitkeun latar, sarta ngurangan noise. 2. Mertimbangkeun ngagunakeun kombinasi pendekatan pembelajaran mesin béda, kayaning Optical Character Recognition (OCR), pikeun téks, sarta téknik aksés komputer pikeun nimba fitur, kayaning tanggal jeung informasi tambahan. 3. Ngajalajah tugas digitalisasi data sumberdaya pikeun mastikeun yén prosés transkripsi global sarta ngurangan kamungkinan
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence