摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OCR训练时加入语义信息也有不少工作，感兴趣的朋友可以了解一下，为了更大程度复用已有的项目，我们决定保留现有OCR单元，在之后加入独立语义纠错模块进行纠错。本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错，最终效果如下：我们使用ModelBoxWindowsSDK进行开发，如果还
摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OCR训练时加入语义信息也有不少工作，感兴趣的朋友可以了解一下，为了更大程度复用已有的项目，我们决定保留现有OCR单元，在之后加入独立语义纠错模块进行纠错。本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错，最终效果如下：我们使用ModelBoxWindowsSDK进行开发，如果还
笔者在阅读华中科技大学谭志虎老师主编的《计算机组成原理（微课版）》教材进行复习时，产生了一个疑问，并针对性地进行了一些思考。欢迎广大复习到这里同样有问题的同学（寒假开学接着考试实在有点汗，谁愿意寒假学习啊）&&CSDN博友针对我的疑问或想法进行批评讨论。在编写本篇文章前，我参考了博主黎猫大侠的博客，链接放在下面。一道题带你搞懂CRC循环冗余校验是如何纠错的,体会CRC的奇妙之处,献给充满好奇心的你._黎猫大侠的博客-CSDN博客_crc纠错这位博主的文章给我启发很大，感谢大虾0w0。但我在读完后仍然有一些问题。下面大概说一下我的想法：作为循环冗余校验码，CRC的检错性能是大家有目共睹的。只要我
笔者在阅读华中科技大学谭志虎老师主编的《计算机组成原理（微课版）》教材进行复习时，产生了一个疑问，并针对性地进行了一些思考。欢迎广大复习到这里同样有问题的同学（寒假开学接着考试实在有点汗，谁愿意寒假学习啊）&&CSDN博友针对我的疑问或想法进行批评讨论。在编写本篇文章前，我参考了博主黎猫大侠的博客，链接放在下面。一道题带你搞懂CRC循环冗余校验是如何纠错的,体会CRC的奇妙之处,献给充满好奇心的你._黎猫大侠的博客-CSDN博客_crc纠错这位博主的文章给我启发很大，感谢大虾0w0。但我在读完后仍然有一些问题。下面大概说一下我的想法：作为循环冗余校验码，CRC的检错性能是大家有目共睹的。只要我
由于elasticSearch版本更新频繁，此笔记适用ES版本为7.10.2此笔记摘录自《Elasticsearch搜索引擎构建入门与实战》第一版文中涉及代码适用于kibana开发工具，其他如es-head则语法会不太相同elasticSearch学习笔记04-同义词，停用词，拼音，拼写纠错此篇不适合小白入门，不对基本概念做过多解释在经过前面的几篇基础铺垫后，我们来探索一些es的高级功能：1.同义词例子直观些，比如我们在淘宝搜索商品时，有的商品有很多名字。例如樱桃，也叫车厘子。应该都搜出来。2.停用词感觉叫忽略词比较好，有的时候搜索的时候会有很多废话例如手机的壳这里【的】字属于无意义词，也叫停
由于elasticSearch版本更新频繁，此笔记适用ES版本为7.10.2此笔记摘录自《Elasticsearch搜索引擎构建入门与实战》第一版文中涉及代码适用于kibana开发工具，其他如es-head则语法会不太相同elasticSearch学习笔记04-同义词，停用词，拼音，拼写纠错此篇不适合小白入门，不对基本概念做过多解释在经过前面的几篇基础铺垫后，我们来探索一些es的高级功能：1.同义词例子直观些，比如我们在淘宝搜索商品时，有的商品有很多名字。例如樱桃，也叫车厘子。应该都搜出来。2.停用词感觉叫忽略词比较好，有的时候搜索的时候会有很多废话例如手机的壳这里【的】字属于无意义词，也叫停
?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?自然语言处理实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45?本文地址：https://showmeai.tech/article-detail/399?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容自然语言处理（NLP）技术可以完成文本数据上的分析挖掘，并应用到各种业务当中。例如：机器翻译（MachineTranslation），接收一种语言的输入文本并返回目标语言的输出文本（包含同样的含
?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?自然语言处理实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45?本文地址：https://showmeai.tech/article-detail/399?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容自然语言处理（NLP）技术可以完成文本数据上的分析挖掘，并应用到各种业务当中。例如：机器翻译（MachineTranslation），接收一种语言的输入文本并返回目标语言的输出文本（包含同样的含
文本纠错：提升OCR任务准确率的方法理解摘要：错字率是OCR任务中的重要指标，文本纠错需要机器具备人类水平相当的语言理解能力。随着人工智能应用的成熟，越来越多的纠错方法被提出。近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功，但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解，同时也降低文本的信息价值。在某些领域，如医疗行业，识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两
文本纠错：提升OCR任务准确率的方法理解摘要：错字率是OCR任务中的重要指标，文本纠错需要机器具备人类水平相当的语言理解能力。随着人工智能应用的成熟，越来越多的纠错方法被提出。近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功，但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解，同时也降低文本的信息价值。在某些领域，如医疗行业，识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两
