Некоторые причины, по которым возникают трудности в распознавании искусственного текста:
- Игнорирование пиксельных деталей. dzen.ru Модель, ориентированная на семантику, может не учитывать физические особенности шрифтов, расположение запятых, точек и т. д.. dzen.ru Ради понимания смысла она жертвует точностью узнавания мелких деталей. dzen.ru
- Потеря пространственной структуры. dzen.ru Это важно для корректного распознавания таблиц и сложных макетов. dzen.ru Шансы на ошибку растут, если в документе много сносок, объединённых ячеек в таблице, графики и прочего. dzen.ru
- Генерация правдоподобных, но ошибочных фактов. dzen.ru Модель может ставить «самое вероятное» слово, основываясь на своём языковом опыте, а не на «честном» распознавании. dzen.ru
- Сбои при работе с диалектами, акцентами и манерами речи. teamlogs.ru Непривычные ударения, проглатывание гласных и смешение звонких/глухих согласных приводят к ошибкам в распознавании. teamlogs.ru
- Ошибки из-за шумов, эха и некачественной записи. teamlogs.ru Когда фоновые звуки громче или на одном уровне с голосом, алгоритм начинает путаться, теряет фрагменты речи. teamlogs.ru
- Сбои при быстром темпе и «проглатывании» слов. teamlogs.ru При высоком темпе в речи появляются сокращения, проглатываются окончания слов или несколько слов сливаются в единый поток. teamlogs.ru
Кроме того, в обучающие данные часто проникает предвзятость, из-за чего ИИ систематически принимает неверные решения для конкретных случаев использования. rb.ru