Как работает система распознавания рукописных знаков в языковых приложениях?

Система распознавания рукописных знаков в языковых приложениях работает с помощью искусственного интеллекта. beorg.ru education.yandex.ru Процесс включает несколько этапов: education.yandex.ru

1. Поиск текста на картинке. education.yandex.ru Можно искать буквы, слова или сразу распознавать строки. education.yandex.ru
2. Предварительное обучение модели. education.yandex.ru Нейросеть учится понимать, какие типы букв бывают: как выглядит, например, рукописная буква «р», как пишут по-русски и по-английски. education.yandex.ru
3. Декодирование признаков и предсказание. education.yandex.ru Когда нейросеть научилась выделять признаки, добавляется декодер, который из этих признаков собирает текст. education.yandex.ru Его задача — учитывать контекст для предсказания и понимать, как один токен связан с другими. education.yandex.ru
4. Постпроцессинг и аналитика. education.yandex.ru После получения предсказаний модели их нужно обработать: перевести индексы предсказанных токенов в текст, убрать спецсимволы, провести анализ качества и выявить аномалии. education.yandex.ru

В зависимости от типа текста применяют разные виды нейросетей. beorg.ru Например, если документ стандартный, его можно распознать при помощи языковой модели: она умеет предсказывать следующее слово по нескольким предшествующим. beorg.ru

Качество распознавания рукописного текста сильно зависит от типа документа и разборчивости почерка. habr.com