研究目的
为解决历史手写文档识别中数据不足的问题，提出一种基于深度学习的识别器，通过分离光学模型与语言模型实现多语言传导式迁移学习。
研究成果
通过以字母n元语法向量作为枢轴来分离光学模型和语言模型，能够在手写识别中实现多语言迁移学习，尽管当前数据存在局限，但前景可期。未来的工作可以包括添加注意力机制、增加数据量或优化编码器架构。
研究不足
用于有效迁移学习的数据量仍然过低，导致效果欠佳。编码器的噪声输出（例如预测多余的字母n元语法）会降低解码器性能。该方法仅适用于使用相同字母表的语言。
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[IEEE 2018年第16届手写识别前沿国际会议(ICFHR) - 美国纽约州尼亚加拉瀑布城(2018年8月5日-8月8日)] 2018年第16届手写识别前沿国际会议(ICFHR) - 通过编码器-解码器策略分离光学与语言模型以实现可迁移手写识别
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[IEEE 2018年第16届手写识别前沿国际会议(ICFHR) - 美国纽约州尼亚加拉瀑布城(2018年8月5日-8月8日)] 2018年第16届手写识别前沿国际会议(ICFHR) - 通过编码器-解码器策略分离光学与语言模型以实现可迁移手写识别
DOI：10.1109/ICFHR-2018.2018.00061
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
在开展历史手写文献的新研究时，数据缺失可能成为问题。为此，我们提出一种基于深度学习的识别器，通过分离光学模型与语言模型，利用不同资源分别进行训练。本研究展示了应用于历史手写识别的多语言转导迁移学习中的光学编码器部分。该光学编码器将输入的单词图像转换为仅依赖于字母n元组的非潜在空间，从而实现语言无关性。这种转换避免了嵌入语言模型，并允许使用相同字母表进行跨语言迁移学习。语言解码器根据字母n元组向量生成由字符序列构成的单词。实验表明，分离光学模型与语言模板可作为多语言迁移学习的解决方案。
作者：
Adeline GRANET，Emmanuel MORIN，Harold MOUCHèRE，Solen QUINIOU，Christian VIARD-GAUDIN
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