Недавно Choetal: (2014) представление фраз продвинулось вперед, с моделями, которые «кодируют» фразы на английском языке и «декодируют» их как фразы на французском. Посмотрите, какие спектакли выходят!
Разработка алгоритма нечёткого поиска в распознанном тексте
Сегодня системы автоматического визуального распознавания текста, использующие нейронные сети, показывают очень хорошие результаты в точном распознавании символов. Однако инженерам-исследователям пока не удалось достичь 100% точности. Поэтому проблемы поиска информации и исправления ошибок в распознанных текстах продолжают волновать научное сообщество, а также исследования и разработки. Эти проблемы можно решить путем корректировки текста с использованием лексикона или языковой модели того языка, на котором был создан текст. В частности, для извлечения информации используются языковые модели word2vec и сети SiamLSTM.
В рамках проекта по разработке системы распознавания регистров на основе изображений мы занялись проблемой поиска информации в распознанном тексте. Наше исследование стало новым шагом на пути к повышению эффективности распознавания текста.
1.Определение проблемы поиска информации в распознанном тексте2.Применение эвристических алгоритмов3.Выбор методов машинного обучения в качестве приоритетных4.Использование полностью когерентной нейронной сети для решения проблемы5.Применение итеративной LSTM нейронной сети для решения проблемы
Постановка задачи поиска информации в распознанном тексте
После применения системы распознавания текста к кассовому чеку мы получили серию распознанных текстов с некоторыми искажениями. Логическим продолжением нашей задачи было найти нужную информацию в распознанных текстах.
Задача в данном случае — извлечь из текстов некоторые данные (например, списки покупок, номера НДС, даты и т.д.). Тексты на изображении распознаются с ошибками. Изображения текстов, признанных расписками, ясно показывают, что Рисунки 1 и 2, которые также проиллюстрированы на рисунках 3 и 4, где показаны сегменты рынка и маркированные рынки соответственно.
Рисунок 1. Пример пробного изображения с текстом
РИСУНОК 2. Пример распознанного текста
Применение эвристического алгоритма
Во-первых, для извлечения информации из испорченного текста после распознавания был выбран эвристический алгоритм. Эвристические методы — это регулярные выражения и сложные алгоритмические структуры. По нашему мнению, они были достаточны для решения задачи извлечения необходимых данных из текста. Однако на практике этот подход оказался недостаточно гибким и слишком сложным. По мере поиска все более сложных элементов управления нам нужно было создавать все более сложные и запутанные эвристики.
Следующим шагом было отойти от этого подхода и рассмотреть альтернативные варианты, например, попробовать использовать методы машинного обучения для решения проблемы.
Более того, поскольку сходящиеся слои естественным образом сохраняют пространственную информацию, потерянную в полностью связанных слоях, ожидается, что последний сходящийся слой будет иметь наилучший компромисс между высокоуровневой семантикой и подробной пространственной информацией.
Как видит нейросеть — как нейросеть видит слова, фото
Как выглядит нейронная сеть — показывает, что видит и изучает нейронная сеть и как они все это обрабатывают.
Как он видит нейронные сети.
- Линейные и классические модели обучения, такие как логистическая регрессия, легко понять и проанализировать .
К счастью, было изобретено множество методов, которые позволяют нам в той или иной степени понять эти сети.
В данном материале представлены некоторые из этих методов, а также рекомендован PytorchRevelio, инструментарий, содержащий эти методы.
Почему важно понимать, как видит нейросеть и глубокие нейронные сети ?
Глубокие нейронные сети, особенно последовательные нейронные сети, достигли высокой производительности с помощью больших наборов данных и новых подходов к обучению и предотвращению таких проблем, как вымирание склонов!
- Поэтому они заменили старые методы во многих задачах компьютерного зрения, таких как классификация, обнаружение, семантическая сегментация, отслеживание, реконструкция сцены и т.д.
В этой статье объясняется, почему важно понимать, что видят нейронные сети. Интерпретация имеет решающее значение.
Укрепить доверие к интеллектуальным системам, понять, как видят нейронные сети, и перейти к эффективной интеграции в повседневную жизнь.
Существует явная необходимость в создании «прозрачных» моделей, которые могут объяснить, почему они дают то, что дают.
Поняв, почему прогнозы модели относительно входных данных неверны, мы можем найти способы решения проблем с моделью.
- Когда модель выполняет ту или иную задачу лучше, чем человек, мы можем узнать что-то новое, поняв, почему она приняла такое решение.
Первая строка приведенного выше изображения содержит четыре изображения, отправленные в Imagenet обученному VGG-16.
Эти изображения помещены в неправильную категорию. В третьей строке изображены пиксели, которые вызвали неправильную активацию класса в соответствии с тем, как понимается нейронная сеть.
Например, четвертый рисунок — это катушка. Однако он классифицируется как виноградная змея. Причиной этого является зеленая кривая, показанная в строке 3.
Инструментарий pytorchrevelio получает вышеуказанные изображения двумя различными методами. Эти изображения представляют собой метки классов 691 кислородной маски VGG11, обученной на Imagenet.
Эти изображения показывают не только рисунок кислородной маски, но и шум и форму глаз, как их видит нейронная сеть.
В связи с этим возникает вопрос, не является ли модель предвзятой по отношению к этой категории. Можно ли правильно классифицировать изображения кислородных масок, которых нет у людей?
- Красные пиксели показывают части изображений, которые ResNet-50, обученный на ImageNet, концентрирует для классификации изображений животных, таких как туканы, лисы, орлы, павлины.
Эти красные пиксели получены с помощью питорхревелио. Например, при сортировке тукана Reset 50 в первую очередь рассматривает его клюв, в то время как другие части менее важны.
Чтобы классифицировать изображение как павлина, сеть в основном использует рисунок глаз на его крыльях. Если клюв тукана покрыт, может ли сеть сортировать его должным образом?
Изображение выше создано с помощью различных методов, включая активацию, карту важности и максимизацию GRAD_CAM. Используя эти методы, можно ответить на многие вопросы и задать новые важные вопросы.
Как видит нейросеть: максимизация активации
Максимизация активации — это способ нахождения функции, которая является обученным нейроном / фильтром в нейронной сети.
Другими словами, записи сети представляют собой серию векторов, где размерность каждого вектора равна длине алфавита, а количество векторов равно количеству букв в тексте. На выходе из сети вы получаете последовательность двумерных векторов.
Как работает распознавание речи?
Нейронная сеть анализирует звуковой поток человеческой речи и разделяет его на отдельные участки. Они называются фонемами. Каждый участок анализируется под контролем эталонной базы данных обученной нейронной сети и присваивается букве, слогу или целому слову. Когда фонема анализируется многократно, она транскрибируется в текст. Затем полученная текстовая запись повторно сравнивается с базой данных слов нейронной сети. После всех этих действий нейронная сеть извлекает окончательный текст.
Чем дольше длится обучение системы, тем точнее она различает отдельные фонемы и правильно декодирует человеческую речь. Кстати, пол или возраст говорящего не имеет особого значения. Для каждого языка необходимо обучить отдельную сеть нейронов. Например, система учится распознавать английский язык, а затем не понимает французский.
Помимо речи, роботы уже могут распознавать человеческие эмоции — голосовые или текстовые. Наиболее легко распознаются три основные эмоции: положительная, нейтральная и отрицательная — тем сложнее их различать. Например, робот с трудом может отличить озабоченность от неудовольствия, что повышает вероятность ошибки. Точность трех эмоций составляет около 93%.
Сегодня определение пола человека по его голосу уже очень точно — примерно с двух секунд разговора робот почти в 100% случаев понимает, что общается с мужчиной или женщиной.
Как работает синтез речи?
Наука, бизнес и медицина заинтересованы в роботах и машинах, которые не только говорят отрывки текста, но и создают свои собственные тексты. Даже электронные книги могут решить эту проблему, хотя и не очень хорошо. Это идеальное общение, когда человек спрашивает машину. Она понимает и дает правильный ответ. И здесь все еще сложнее, чем в случае с распознаванием речи.
В этом случае на первый план выходят нейронные сети. Для создания комплексной системы синтеза речи обычно требуется большая группа экспертов из различных дисциплин — лингвистов, вокалистов, акустиков и темпоритмистов, а также IT-специалистов. Например, программное обеспечение, составляющее речь, должно уметь правильно расставлять тона, различать омофоны, такие как «замок» и «блокировка», правильно расставлять и удерживать паузы, правильно формировать ударения и «замки».. Понимать даже эмоции. Все это очень сложно, тем более что для разных языков требуются разные системы обучения.
Зачем нам распознавать или синтезировать речь?
Распознавание речи используется в самых разных областях бизнеса, науки и медицины. Например, благодаря этой технологии люди с ограниченными возможностями могут управлять своими домами с помощью голосовых инструкций, электронной почты или SMS-сообщений. И не будем забывать о голосовых помощниках, которые сейчас есть почти на всех смартфонах, колонках типа Alice или ПК с Windows и Mac.
Предприятиям также необходимо распознавание голоса для различных целей, одна из главных — общение с клиентами с помощью телефонных роботов. Это очень популярная технология, которая позволяет экономить деньги за счет использования двигателей вместо людей для выполнения рутинных задач.
Общая интеграция — это захватывающая область исследований. Они являются очень убедительным аргументом в пользу содействия обучению производительности с точки зрения глубокого обучения.
Кому может понадобиться ReText.AI
Услуга направлена на предоставление различных текстов в пользование.
- школьники и студенты для подготовки рефератов, докладов, курсовых и дипломных проектов;
- предприниматели , особенно на начальном этапе, когда нет времени и денег на регулярное ведение социальных сетей или корпоративной страницы: с помощью Ретекст можно создавать контент за считанные секунды;
- профессионалы , кто работает со словом, кому нужны уникальные статьи в больших количествах: владельцам сайтов, копирайтерам, веб-мастерам, журналистам.
Функции ReText.AI
Основная цель услуги — пересказ и переформулирование текстов. Кроме того, доступны контроль краткости, обработки и уникальности. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с основными функциями.
Эта услуга позволяет в семь раз сэкономить время, затрачиваемое на редактирование текста.
Перефразирование
Одной из проблем перерегистрации является медленная ручная перерегистрация текстов, но с помощью программного обеспечения вы можете сделать это практически мгновенно.
Все, что вам нужно сделать, это зайти в процессор, вставить исходный текст в окно в левой части экрана и нажать кнопку Rephrase. Через несколько секунд преобразованный текст появится в правом окне. Преобразованные слова и фразы выделены оранжевым цветом. Этикетки могут быть недействительными.
Алгоритм еще молод и учится, поэтому текст нужно прочитать еще раз. Результаты не всегда могут быть идеальными. Например, одно из предложений, которое вам не нравится, можно заменить. Сервис предлагает пять вариантов для каждого текста.
Чтобы выбрать замену, вам необходимо
- нажать правой кнопки мыши на предложение, которое нужно переделать;
- выпадающем меню появятся варианты;
- выбрать подходящее предложение, нажать на него;
- текст в окне редактора изменится на нужный.
Если ни один из предложенных вариантов не устраивает, вы можете отредактировать дорожку непосредственно в программе.
Суммаризация
Эта функция полезна, если вы хотите сократить статью так, чтобы осталась только основная мысль. Контент может быть быстро перестроен в требуемый формат. Сервис может предложить длину самого сниппета в зависимости от длины исходного текста.
Резюме также можно использовать для сокращения текста в соответствии с требованиями различных социальных сетей, мессенджеров и других платформ. Имеется большой встроенный набор форм и длин листов.
Проверка уникальности
Готовый текст можно проверить на уникальность, но эта функция доступна только для премиум-аккаунтов, т.е. аккаунтов, купивших подписку. Обратите внимание, что проверка уникальности выполняется честно. Результат после перефразирования не сразу может быть на 100% уникальным и может потребовать дополнительной обработки или замены частей.
Как правило, при первом запуске программы уникальность повышается до 85%, но в некоторых случаях результаты могут быть лучше или хуже. Это зависит от того, как часто алгоритм сталкивается с той или иной проблемой при обработке данных.
Тарифы
Для пользователей программ существует два варианта бесплатных счетов-фактур.
- Бесплатный без авторизации. Доступно перефразирование и суммаризация фрагментов длиной до 400 символов, количество операций не ограничено. Вариант подойдет для того, чтобы быстро протестировать систему или обработать небольшой отрывок.
- Бесплатный с авторизацией , здесь можно работать с текстами длиной до 900 символов. Можно за несколько заходов переделать небольшой пост. Количество запросов также не лимитировано.
Если бесплатная цена не подходит, например, если вы хотите работать с большими текстами, вы можете приобрести одну из трех премиум-подписок.
- 100 000 символов за 299 рублей;
- 500 000 символов за 399 рублей;
- 1 000 000 символов за 699 рублей.
Выплаты производятся ежемесячно. Владельцы премиум-тарифов также имеют доступ к расширенным функциям, таким как проверка уникальности и форматирование текста.
В 2016 году компания Google представила нейромашинный перевод (GNMT), который использует искусственные нейронные сети для улучшения качества перевода.
И небольшой бонус напоследок
По мнению экспертов, развитие машинного перевода должно совершить резкий скачок вперед, когда нейронная сеть Google Translate научится работать не только с текстом, но и с аудио- и видеофайлами. Первые шаги в этих областях уже сделаны, активно разрабатываются новые алгоритмы для анализа видео и аудио. Поэтому пользователи могут ожидать новых сюрпризов от Google в ближайшие годы.
Мнения, высказанные автором, могут не совпадать с точкой зрения автора. 42@cossa.ruであなたの記事を送ってください. Требования.
