Разработка системы распознавания рукописного текста на казахском языке

Аннотация

Низкая степень цифровизации казахского языка является проблемой, которая влияет на эффективность бюрократии, доступность литературы и образования на казахском языке. В этом исследовании представлен современный подход к распознаванию рукописного текста (HTR) для казахского языка. Оно оптимизирует документооборот и анализ текста, повышает доступность казахской литературы и исторических ресурсов, помогает преподавателям в оценке эссе учащихся, а судьям - в принятии решений. Это решение оптимизирует операционные процессы в бизнесе, образовании и государственных службах. Для повышения точности и производительности перевода текста интегрированы самые современные алгоритмы. В HTR для казахского языка используются эффективные методы машинного обучения (ML) для создания системы HTR, специально адаптированной для казахского алфавита. В se используются возможности сверточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN), увеличения изображений, обучения переносу и классических методов ML. HTR реализован с использованием языка программирования Python, библиотек OXV, PyTorch и Scikit- learn. Система была обучена на большом наборе данных казахского рукописного текста различной тематики.