NN/FST - Unsupervised OCR-Postcorrection based on Neural Networks and Finite-state Transducers
NN/FST - 基于神经网络和有限状态传感器的无监督 OCR 后校正
基本信息
- 批准号：394341797
- 负责人：
- 金额：--
- 依托单位：
- 依托单位国家：德国
- 项目类别：Research data and software (Scientific Library Services and Information Systems)
- 财政年份：2018
- 资助国家：德国
- 起止时间：2017-12-31 至 2019-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
The project aims to develop a ready to use software für modul 3 (text optimization) of the OCR-D architecture. The focus of development is in area 3.B (postcorrection) where we plan to also evaluate some up-to-date OCR systems (area 3.A). The main technologies that we plan to use are neural nets (NN) combined with finite-state transducers (FST) to decode recognized lines of text within a noisy-channel model.
该项目旨在开发 OCR-D 架构的模块 3（文本优化）即用型软件，开发重点是 3.B（后校正）领域，我们还计划评估一些最新的 OCR。我们计划使用的主要技术是神经网络 (NN) 与有限状态传感器 (FST) 相结合，以解码噪声通道模型中已识别的文本行。
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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Professor Dr. Gerhard Heyer其他文献
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19570018 - 财政年份：2007
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