%PDF-1.5
%
1 0 obj
<>
endobj
2 0 obj
<>stream
Reconocimiento de texto manuscrito
Reconocimiento de texto offline
Reconocimiento de entidades nombradas
Sistema de reconocimiento combinado
Handwritten text recognition
Offline text recognition
Named entity recognition
Combined recognition system
Automated transcription
Deep learning
Machine learning
[ES] En nuestro trabajo presentamos un único modelo basado en aprendizaje profundo para la transcripción automática y el reconocimiento de entidades nombradas de textos manuscritos. Este modelo aprovecha las capacidades de generalización de sistemas de reconocimiento, combinando redes neuronales artificiales y n-gramas de caracteres. Se discute la evaluación de dicho sistema y, como consecuencia, se propone una nueva medida de evaluación. Con el fin de mejorar los resultados con respecto a dicha métrica, se evalúan diferentes estrategias de corrección de errores.
[EN] In our work we present a single Deep Learning based model for the automatic transcription and Named Entity Recognition of handwritten texts. Such model leverages the generalization capabilities of recognition systems, combining Artificial Neural Networks and n-gram character models. The evaluation of said system is discussed and, as a consequence, a new evaluation metric is proposed. As a means to improve the results in regards to such metric, different error correction strategies are assessed.
Reconocimiento (by)
Abierto
Carlos David Martínez Hinarejos
Verónica Romero Gómez
http://hdl.handle.net/10251/174942
Universitat Politècnica de València
Inglés
endstream
endobj
3 0 obj
<>
endobj
4 0 obj
<>stream
x3PHW0Pp2A c(
endstream
endobj
7 0 obj
<>
endobj
8 0 obj
<>stream
xYKs
W6*V"&l*$3nNc@-VNd O(8Qכ?SBYcD\YB*eSs)QAET8iDiq("^dԶ0q3t
gMCmd<[zr$ZO?n6a'~/agdT2znFR\7=±IۚEƩfʭz5ZHHs`YڋTLKq$nsȣS|+o(d\+D:E̛7_n0/ $d$yfBes˯QP\Pyi6@P0.069LHUġ̳1N#ކ2.^PY
&Aht]tj4hL<6ܴ$ Leӟھ/D@&1^Qy%&/Ը
<]iHrC.]+"-(d=PN'ۜ&ng4"KGb/R @aFl$=y2Ib2.. b@ڪGS;_~uh3