Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1862
Nhan đề: Sửa lỗi văn bản OCR Tiếng Việt sử dụng mô hình ngôn ngữ thống kê
Tác giả: Nguyễn, Quốc Dũng
Phan, Nguyệt Minh
Phan, Nguyệt Thuần
Từ khoá: OCR
hậu xử lý văn bản
mô hình ngôn ngữ
n-gram
mô hình lỗi
Năm xuất bản: 2021
Nhà xuất bản: Nhà xuất bản Đà Nẵng
Tóm tắt: Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là công cụ chuyển đổi văn bản giấy thành văn bản số. Tuy nhiên, văn bản số OCR thường chứa nhiều lỗi do các hạn chế trong kỹ thuật nhận dạng hoặc do chất lượng văn bản giấy thấp. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một mô hình ngôn ngữ thống kê sử dụng cho sửa lỗi văn bản OCR. Mô hình này kết hợp các mô hình n-gram và mô hình lỗi OCR, trong đó mô hình n-gram dựa trên thống kê các ngữ cảnh n-gram và mô hình lỗi OCR dựa trên thống kê các mẫu ký tự sửa lỗi. Mô hình được đánh giá trên một tập dữ liệu văn bản OCR tiếng Việt tiêu chuẩn và cho kết quả sửa lỗi chính xác và hiệu quả.
Mô tả: Hội thảo Khoa học Quốc gia về Công nghệ thông tin và Ứng dụng trong các lĩnh vực lần thứ 10 (CITA-2021); Chủ đề: Xử lý ảnh và ngôn ngữ tự nhiên; từ trang 185-190.
Định danh: http://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1862
ISBN: 978-604-84-5998-7
Bộ sưu tập: CITA 2021

Các tập tin trong tài liệu này:

 Đăng nhập để xem toàn văn



Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.