Как работает система распознавания рукописных знаков в языковых приложениях?

Система распознавания рукописных знаков в языковых приложениях работает с помощью искусственного интеллекта. 12 Процесс включает несколько этапов: 2

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

В зависимости от типа текста применяют разные виды нейросетей. 1 Например, если документ стандартный, его можно распознать при помощи языковой модели: она умеет предсказывать следующее слово по нескольким предшествующим. 1

Качество распознавания рукописного текста сильно зависит от типа документа и разборчивости почерка. 5