Алгоритмы пост-обработки результатов распознавания текстовых полей
(изображение взято отсюда)
Сегодня мы бы хотели вам рассказать о задаче пост-обработки результатов распознавания текстовых полей исходя из априорных знаний о поле. Ранее мы уже писали про метод коррекции полей на основе триграмм, который позволяет исправлять некоторые ошибки распознавания слов, написанных на естественных языках. Однако значительную часть важных документов, в том числе документов, удостоверяющих личность, составляют поля другого характера – даты, номера, VIN-коды автомобилей, номера ИНН и СНИЛС, машинно-читаемые зоны с их контрольными суммами и многое другое. Хотя их нельзя отнести к полям естественного языка, тем не менее у таких полей зачастую существует некоторая, иногда неявная, языковая модель, а значит, для них тоже можно применить некоторые алгоритмы коррекции. В этом посте речь пойдет об двух механизмах пост-обработки результатов распознавания, которые можно применять для большого количества документов и типов полей.
Читать дальше →
Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Почему ваша LLM-платформа — следующая цель: аудит безопасности AI-сервиса изнутри
- [Перевод] Пять документов ломают ваш RAG: где реальная уязвимость и что с ней делать
- Простой гайд как на одном и том же сервере иметь и панель 3X-UI за NGINX, и свой сервис
- Спираль эволюции веб-дизайна: от десктопной версии к адаптиву и обратно к многоликости
- Окружайте, так удобнее промахиваться! Встроенные в Hugging Face проверки ML-моделей против одного сканера
- [Перевод] Проблемы санации SVG
- Яндекс Плюс AdTech: как экосистемные решения обеспечили рост продаж билетов на фильм «Горыныч»
- Молодые дизайнеры против алгоритмов: страх перед ИИ испытывает лишь каждый десятый
- Безопасность приложений на Typescript от А до Я: гайд по защите от очевидных и не очень уязвимостей
- Доля рекламных бюджетов под управлением ИИ в Яндексе достигла 85%