重温 N-Gram 模型:对手写文本识别现代神经网络的影响
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究探讨了在手写识别领域中,深度神经网络结构集成显式 n-gram 语言模型是否能提高性能,结果表明,结合字符或子词的 n-gram 模型能显著改善自动文本识别系统在多个数据集上的性能,挑战了仅仅使用深度学习模型就能够达到最优性能的观点,特别是 DAN 结合字符语言模型的组合超过了目前的基准,确认了混合方法在现代文档分析系统中的价值。
该研究发现,结合字符或子词的n-gram语言模型能显著提高手写识别系统性能,挑战了仅使用深度学习模型的观点。特别是结合字符语言模型的混合方法超过了基准,证实了混合方法在文档分析系统中的价值。