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为西里尔手写文字的 OCR 后修正生成数据
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一个无限制的二元分类器，通过引入与文本进行比较的任务，使用手写识别特征提取器和多模态分类头，将特征提取器的输出与输入文本的向量表示进行卷积。通过使用生成对抗网络创建的合成数据进行训练，证明了该分类器相比直接使用手写识别模型解决任务，可以保持高回收率的同时进行校准，提高了平均精确度19.5%。这种性能提升可以在人-环自动化应用中带来显著的生产力增长。
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关键要点
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提出了一个无限制的二元分类器，结合手写识别特征提取器和多模态分类头。
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分类头通过卷积将特征提取器的输出与输入文本的向量表示结合。
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模型使用生成对抗网络创建的合成数据进行训练。
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与直接使用手写识别模型相比，分类器在保持高回收率的同时，平均精确度提高了19.5%。
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这种性能提升可在自动化应用中显著提高生产力。
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