A mund të lexojë inteligjenca artificiale shkronja kursive? [Video dhe kuiz]

Përgjigje e shkurtër: Po - IA mund të lexojë me shkronja kursive, por besueshmëria ndryshon shumë. Ajo tenton të funksionojë mirë kur shkrimi i dorës është konsistent dhe skanimi ose fotografia është e qartë; nëse shkrimi është i vështirë për t’u lexuar, i zbehtë, shumë i stilizuar ose teksti është me rrezik të lartë (emra, adresa, shënime mjekësore/ligjore), planifikoni gabimet dhe mbështetuni në kontrollin njerëzor.

Përmbledhjet kryesore:

Besueshmëria: Prisni saktësi "në nivel thelbësor" kur shkrimi është i pastër dhe imazhet janë të qarta.

Mjete: Përdorni OCR të aftë për shkrim dore, jo OCR të tekstit të shtypur, për faqet me shkronja kursive.

Verifikimi: Rishikoni së pari rezultatet me besim të ulët, veçanërisht për fushat dhe ID-të kritike.

Kontrolli i cilësisë: Përmirësoni kapjen (ndriçimin, këndin, rezolucionin) për të zvogëluar gabimet e njohjes.

Privatësia: Redaktoni të dhënat e ndjeshme ose përdorni opsionet lokale kur trajtoni dokumente private.

Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:

🔗 Sa e saktë është inteligjenca artificiale në përdorim real
Zbërthen se çfarë ndikon në saktësinë e inteligjencës artificiale në detyra të ndryshme.

🔗 Si të mësoni inteligjencën artificiale hap pas hapi
Një udhërrëfyes i përshtatshëm për fillestarët për të filluar të mësoni me besim inteligjencën artificiale.

🔗 Sa ujë përdor IA
Shpjegon nga vjen përdorimi i ujit nga IA dhe pse.

🔗 Si parashikon IA trendet dhe modelet
Tregon se si modelet parashikojnë kërkesën, sjelljen dhe ndryshimet e tregut.

A mund ta lexojë inteligjenca artificiale shkrimin kursiv në mënyrë të besueshme? 🤔

A mund të lexojë IA me shkrim dore? Po - njohja moderne e shkrimit me dorë/OCR mund të nxjerrë tekst me shkrim dore nga imazhet dhe skanimet, veçanërisht kur shkrimi është i qëndrueshëm dhe imazhi është i qartë. Për shembull, platformat kryesore OCR mbështesin në mënyrë të qartë nxjerrjen e shkrimit me dorë si pjesë të ofertës së tyre. [1][2][3]

Por "besueshëm" varet vërtet nga ajo që nënkuptoni:

• Nëse do të thuash "mjaftueshëm i mirë për të kuptuar thelbin" - shpesh po ✅

• Nëse do të thuash "mjaftueshëm i saktë për emra ligjorë, adresa ose shënime mjekësore pa kontrolluar" - jo, jo në mënyrë të sigurt 🚩

• Nëse do të thuash "kthe çdo shkrim të shkruar në tekst të përsosur, menjëherë" - le të jemi realistë… jo 😬

IA ka më shumë vështirësi kur:

• Shkronjat përzihen së bashku (problemi klasik i shkrimit kursiv)

• Bojëra është e zbehtë, letra ka teksturë ose ka rrjedhje të bojës

• Shkrimi me dorë është shumë personal (qarqe të çuditshme, pjerrësi të paqëndrueshme)

• Teksti është historik/stilistik ose përdor forma/drejtshkrime të pazakonta shkronjash

• Fotografia është e shtrembër, e turbullt, me hije (foto me telefon nën llambë… të gjithë e kemi bërë)

Pra, kornizimi më i mirë është: IA mund të lexojë shkrimin kursiv, por i duhet konfigurimi dhe mjeti i duhur. [1][2][3]

Pse shkrimet kursive janë më të vështira se OCR "normale" 😵💫

OCR-ja e printuar është si të lexosh tulla Lego - forma të ndara, skaje të pastra.
Shkrimi kursiv është si spageti - goditje të lidhura, hapësira të paqëndrueshme dhe vendime të rastit… artistike 🍝

Pikat kryesore të dhimbjes:

• Segmentimi: shkronjat lidhen, kështu që "ku mbaron një shkronjë" bëhet një problem i tërë.

• Variacion: dy persona shkruajnë të njëjtën shkronjë në mënyra krejtësisht të ndryshme

• Varësia nga konteksti: shpesh keni nevojë për hamendësim të nivelit të fjalës për të deshifruar një shkronjë të çrregullt

• Ndjeshmëria ndaj zhurmës: një turbullim i vogël mund të fshijë goditjet e holla që përcaktojnë shkronjat

Kjo është arsyeja pse produktet OCR të aftë për shkrim dore kanë tendencë të mbështeten në modelet e të mësuarit automatik / të të mësuarit të thellë në vend të logjikës së vjetër "gjej çdo karakter të veçantë". [2][5]

Çfarë e bën një “lexues kursiv të inteligjencës artificiale” të mirë ✅

Nëse po zgjidhni një zgjidhje, një konfigurim vërtet i mirë i shkrimit/shkrimit kursiv zakonisht ka:

• Mbështetje për shkrim dore e integruar (jo "vetëm tekst i shtypur") [1][2][3]

• Ndërgjegjësim për paraqitjen (në mënyrë që të mund të përballojë dokumentet, jo vetëm një rresht të vetëm teksti) [2][3]

• Rezultatet e besimit + kutitë kufizuese (në mënyrë që të mund t'i rishikoni shpejt pjesët e dyshimta) [2][3]

• Trajtimi i gjuhës (stilet e përziera të shkrimit dhe teksti shumëgjuhësh janë diçka që duhet përmendur) [2]

• Opsione të integruara për çdo gjë të rëndësishme (mjekësore, ligjore, financiare)

Gjithashtu - i mërzitshëm por real - duhet të trajtojë të dhënat tuaja: foto, PDF, skanime me shumë faqe dhe imazhe "E bëra këtë në një kënd në makinë" 😵. [2][3]

Tabela Krahasuese: mjetet që njerëzit përdorin kur pyesin "A mund të lexojë inteligjenca artificiale shkrimin kursiv?" 🧰

Nuk ka premtime për çmime këtu (sepse çmimet ndryshojnë shumë). Kjo është atmosfera e aftësive, jo një shportë pagese.

Zhytje e thellë: si lexon IA shkrimin kursiv nën kapuç 🧠

Shumica e sistemeve të suksesshme të leximit kursiv funksionojnë më shumë si transkriptim sesa si "të dallojnë çdo shkronjë". Kjo është arsyeja pse dokumentet moderne OCR flasin për modele të të mësuarit automatik dhe nxjerrjen e shkrimit të dorës në vend të shablloneve të thjeshta të karaktereve. [2][5]

Një tubacion i thjeshtuar:

1. Parapërpunim (zbutje, heqje zhurme, përmirësim i kontrastit)

2. Zbuloni rajonet e tekstit (ku ekziston shkrimi)

3. Segmentimi i vijave (vija të ndara të shkrimit të dorës)

4. Njohja e sekuencës (parashikimi i tekstit përgjatë një rreshti)

5. Prodhimi + besimi (në mënyrë që njerëzit të mund të shqyrtojnë pjesët e pasigurta) [2][3]

Ideja e "renditjes përgjatë një rreshti" është një arsye e madhe pse modelet e shkrimit me dorë mund të përballojnë shkrimin kursiv: ato nuk janë të detyruara të "parashikojnë kufirin e çdo shkronje" në mënyrë të përsosur. [5]

Çfarë cilësie mund të prisni realisht (sipas rastit të përdorimit) 🎯

Kjo është pjesa që njerëzit e anashkalojnë, pastaj zemërohen më vonë. Ja ku është… pra.

Shanse të mira 👍

• Kursiv i pastër në letër me vija

• Një shkrimtar, stil i qëndrueshëm

• Skanim me rezolucion të lartë me kontrast të mirë

• Shënime të shkurtra me fjalor të zakonshëm

Shanse të përziera 😬

• Shënime në klasë (shkrime + shigjeta + kaos në margjina)

• Fotokopje të fotokopjeve (dhe turbullira e mallkuar e gjeneratës së tretë)

• Ditarë me bojë të zbehur

• Shkrimtarë të shumtë në të njëjtën faqe

• Shënime me shkurtesa, nofka, shaka të brendshme

E rrezikshme - mos i besoni pa shqyrtim 🚩

• Shënime mjekësore, deklarata ligjore me betim, angazhime financiare

• Çdo gjë që përmban emra, adresa, numra identifikimi, numra llogarie

• Dorëshkrime historike me drejtshkrim ose forma shkronjash të pazakonta

Nëse ka rëndësi, trajtojeni rezultatin e IA-së si një draft, jo si të vërtetën përfundimtare.

Shembull i rrjedhës së punës që sillet zakonisht:
Një ekip që dixhitalizon formularët e pranimit të shkruar me dorë ekzekuton OCR-në, pastaj kontrollon manualisht vetëm fushat me besim të ulët (emrat, datat, numrat e identifikimit). Ky është modeli "IA sugjeron, njeriu konfirmon" - dhe kështu ruani shpejtësinë dhe qetësinë. [2][3]

Marrja e rezultateve më të mira (e bën inteligjencën artificiale më pak konfuze) 🛠️

Këshilla për kapjen (telefon ose skaner)

• Përdorni ndriçim të njëtrajtshëm (shmangni hijet në të gjithë faqen)

• Mbajeni kamerën paralel me letrën (shmangni faqet në formë trapezoidi)

• Zgjidhni një rezolucion më të lartë nga sa mendoni se ju nevojitet

• Shmangni "filtrat e bukurisë" agresive - ato mund të fshijnë goditjet e holla

Këshilla pastrimi (para njohjes)

• Prite në rajonin e tekstit (mirupafshim skajet e tavolinës, duart, filxhanët e kafesë ☕)

• Rrit pak kontrastin (por mos e shndërro teksturën e letrës në një stuhi dëbore)

• Drejto faqen (ktheje pjerrësinë)

• Nëse vijat mbivendosen ose kufijtë janë të çrregullt, ndani në imazhe të veçanta

Këshilla për rrjedhën e punës (disa të fuqishme)

• Përdorni OCR të aftë për shkrim dore (tingëllon qartë… njerëzit ende e anashkalojnë atë) [1][2][3]

• Rezultatet e besimit: shqyrtoni së pari pikat me besim të ulët [2][3]

• Nëse keni shumë faqe nga i njëjti shkrimtar, merrni në konsideratë trajnimin e personalizuar (atje ndodh kërcimi "meh" → "uau") [4][5]

“A mund të lexojë IA me shkronja kursive” për nënshkrime dhe shkarravina të vogla? 🖊️

Firmat janë bisha e tyre.

Një nënshkrim shpesh është më afër një shenje sesa një teksti të lexueshëm, kështu që shumë sisteme dokumentesh e trajtojnë atë si diçka që duhet zbuluar (dhe lokalizuar) në vend që ta "transkriptojnë në një emër". Për shembull, funksioni i Nënshkrimeve i Amazon Textract përqendrohet në zbulimin e nënshkrimeve/inicialeve dhe kthimin e vendndodhjes + besimit, jo në "hamendësimin e emrit të shtypur". [3]

Pra, nëse qëllimi juaj është "nxjerrja e emrit të personit nga nënshkrimi", prisni zhgënjim nëse nënshkrimi nuk është shkruar në thelb me dorë të lexueshme.

Privatësia dhe siguria: ngarkimi i shënimeve të shkruara me dorë nuk është gjithmonë i këndshëm 🔒

Nëse po përpunoni të dhëna mjekësore, informacione për studentët, formularë të klientëve ose letra private: kini kujdes se ku shkojnë këto imazhe.

Modele më të sigurta:

• Redaktoni identifikuesit së pari (emrat, adresat, numrat e llogarisë)

• Preferoni lokale/në vend për ngarkesa pune të ndjeshme kur është e mundur (disa pirgje OCR mbështesin vendosjen e kontejnerëve) [2]

• Mbani një cikël shqyrtimi njerëzor për fushat kritike

Bonus: disa rrjedha pune dokumentesh përdorin gjithashtu informacionin e vendndodhjes (kuti kufizuese) për të mbështetur kanalet e redaktimit. [3]

Komentet përfundimtare 🧾✨

A mund të lexojë inteligjenca artificiale me shkronja kursive? Po - dhe është çuditërisht e mirë kur:

• imazhi është i pastër

• shkrimi i dorës është i qëndrueshëm

• mjeti është ndërtuar vërtet për njohjen e shkrimit të dorës [1][2][3]

Por shkrimi kursiv është i çrregullt nga natyra, kështu që rregulli i ndershëm është: përdorni inteligjencën artificiale për të shpejtuar transkriptimin, pastaj rishikoni rezultatin.

Shembull nga bota reale: Dixhitalizimi i formularëve të pranimit të shkruar me dorë 📝

Skenari

Imagjinoni një klinikë të vogël fizioterapie me 500 formularë të vjetër letre për pranim. Shumica e formularëve përfshijnë një përzierje kutish të shtypura, shënimesh të shkruara me shkronja të pjerrëta, datash, numrash telefoni, emrash të mjekut të familjes, përshkrime lëndimesh dhe firmash.

Klinika nuk ka nevojë për magji të përsosur të "leximit të gjithçkaje automatikisht". Ajo ka nevojë për një rrjedhë pune më të sigurt: përdorni inteligjencën artificiale për të hartuar transkriptimin, pastaj caktoni një recepsionist të kontrollojë fushat ku gabimet do të kishin rëndësi.

Kjo është një përshtatje e mirë për OCR-në e shkrimit me dorë sepse dokumentet kanë një paraqitje të përsëritshme, por prapëseprapë ka nevojë për rishikim nga njeriu sepse emrat, datat, adresat dhe shënimet mjekësore janë fusha me rrezik të lartë.

Çfarë nevojitet për rrjedhën e punës

• Skanime të qarta të çdo formulari, idealisht 300 DPI ose më të larta

• Një mjet OCR i aftë për shkrim dore

• Një spreadsheet ose bazë të dhënash për fushat e nxjerra

• Një listë me fusha “që duhet të kontrollohen patjetër”: emri i pacientit, data e lindjes, numri i telefonit, adresa, ilaçi, alergjitë, emri i mjekut të familjes dhe statusi i nënshkrimit

• Një recensues që krahason fushat me besim të ulët me skanimin origjinal

Shembull udhëzimi

Përdorni këtë lloj udhëzimi kur konfiguroni nxjerrjen:

Lexoni këtë formular pranimi të shkruar me dorë dhe plotësoni fushat e mëposhtme: emri i plotë, data e lindjes, numri i telefonit, adresa, arsyeja e vizitës, data e lëndimit, medikamentet aktuale, alergjitë, emri i mjekut të familjes, kontakti i urgjencës dhe nëse është i pranishëm ndonjë firmë.

Kthejeni rezultatin në një tabelë të thjeshtë. Shënoni çdo fushë të paqartë si "Nevojitet rishikim" në vend që të hamendësoni. Nëse një fjalë është pjesërisht e lexueshme, përfshini leximin tuaj më të mirë të ndjekur nga "e pasigurt". Mos shpikni detaje që mungojnë.

Si ta testoni

Filloni me një set të vogël testimi përpara se të përpunoni çdo formular.

Përdorni 30 formularë të ndarë në tre grupe:

• 10 forma të pastra me shkrim të qartë kursiv

• 10 forma mesatare me shkronja të përziera dhe kursive

• 10 formularë të vështirë për t’u lexuar me bojë të zbehtë, fjalë të kryqëzuara ose shkrim dore të pazakontë

Për secilën formë, krahasoni rezultatin e IA-së me një transkriptim manual. Gjurmimi:

• Sa fusha ishin të sakta

• Sa prej tyre u shënuan si "Ka nevojë për shqyrtim"

• Sa fusha të pasakta nuk u shënuan me flamur

• Sa kohë zgjati futja manuale para dhe pas përdorimit të OCR-së

Një test i mirë nuk është vetëm "a e lexoi IA faqen?", por "a i kapi rrjedha e punës gabimet e rrezikshme përpara se të përdoreshin të dhënat?"

Rezultati

Rezultati ilustrues: Bazuar në llogaritjen e kohës së një testi me 30 formularë, plotësimi manual zgjati rreth 4 minuta për formular, ose 120 minuta gjithsej.

Duke përdorur OCR-në e shkrimit të dorës plus shqyrtimin njerëzor, u morën këto masa:

• 45 sekonda për përpunimin dhe eksportimin e OCR-së për formular

• 90 sekonda për shqyrtim njerëzor për formular

• Rreth 67.5 minuta gjithsej për 30 formularë

Kjo jep një kursim të vlerësuar prej 52.5 minutash në 30 formularë, ose rreth 1 minutë e 45 sekonda të kursyer për formular.

Saktësia duhet të matet edhe sipas llojit të fushës. Në këtë shembull testi:

• Fushat e shënimeve të përgjithshme ishin të përdorshme për gist në 26 nga 30 formate

• Emrat dhe datat ende kërkonin verifikim manual në të 30 formularët

• 7 formularë kishin të paktën një fushë kritike të shënuar "Nevojitet shqyrtim"

• 2 formularë kishin një fjalë për ilaç ose alergji që inteligjenca artificiale e lexoi gabim dhe vetëm recensuesi njerëzor e kapi

Pra, fitorja nuk është "nuk nevojiten njerëz". Fitorja është transkriptim më i shpejtë në fazën e parë, ndërkohë që mban një portë njerëzore për informacionin e rrezikshëm.

Çfarë mund të shkojë keq

Gabimi më i madh është t’i besosh shumë rezultatit që duket i pastër. IA mund të prodhojë një përgjigje që duket e sigurt edhe kur shkrimi i dorës është i paqartë.

Probleme të tjera të zakonshme:

• Skanimi i formularëve me rezolucion të ulët

• Lënia e hijeve ose kthesave të faqes që ta shtrembërojnë tekstin

• Përdorimi i OCR-së për tekst të shtypur në vend të OCR-së për shkrim dore

• Trajtimi i nënshkrimeve si emra të lexueshëm

• Mosrishikimi i emrave, datave, ilaçeve, alergjive dhe dokumenteve të identifikimit

• Ngarkimi i formularëve të ndjeshëm në një mjet pa kontrolluar kontrollet e privatësisë

Përgatitje praktike për të marrë me vete

Për dokumentet me shkronja kursive, rrjedha më e mirë e punës nuk është "IA zëvendëson transkriptimin". Por është "IA krijon draftin e parë, njerëzit kontrollojnë pjesët e rrezikshme". Kjo ju jep shpejtësi pa pretenduar se shkrimi i vështirë me dorë është papritmas pa gabime.

Pyetje të shpeshta

A mund ta lexojë inteligjenca artificiale shkrimin e dorës me saktësi?

Inteligjenca artificiale mund të lexojë me shkrim kursiv, por saktësia varet shumë nga sa i pastër dhe konsistent është shkrimi i dorës, si dhe nga sa qartë duket imazhi ose skanimi. Në shumë raste, mjafton për të kapur thelbin e një shënimi. Për çdo gjë me rrezik të lartë - si emrat, adresat ose përmbajtja mjekësore/ligjore - prisni gabime dhe planifikoni verifikimin njerëzor.

Cili është opsioni më i mirë OCR për shkrimin kursiv: OCR normal apo OCR me shkrim dore?

Për shkrimin kursiv, OCR-ja me aftësi për shkrim dore është më e përshtatshme sesa OCR-ja e tekstit të shtypur. OCR-ja e shtypur është ndërtuar për karaktere të pastra dhe të ndara, ndërsa ajo kursive kërkon modele që mund të interpretojnë goditjet e lidhura dhe kontekstin në nivel fjale. Shumë platforma kryesore OCR tani përfshijnë veçori të nxjerrjes së shkrimit të dorës, që zakonisht është vendi i duhur për të filluar për faqet kursive.

Pse shkronja kursive shkakton më shumë gabime sesa teksti i shtypur?

Shkrimi kursiv është më i vështirë sepse shkronjat lidhen me njëra-tjetrën, ndryshimet në hapësira dhe stilet individuale të shkrimit mund të ndryshojnë në mënyrë dramatike. Kjo e bën shumë më pak të qartë se ku mbaron një shkronjë dhe ku fillon tjetra sesa me tekstin e shtypur. Probleme të vogla si turbullira, boja e zbehtë ose letra me teksturë mund të fshijnë gjithashtu goditjet e holla që mbartin kuptim, gjë që rrit shpejt gabimet e njohjes.

Sa e besueshme është inteligjenca artificiale për leximin e emrave, adresave dhe numrave të identifikimit me shkronja të pjerrëta?

Kjo është kategoria me rrezikun më të lartë. Edhe kur IA e trajton mirë tekstin përreth, fushat kritike si emrat, adresat, numrat e llogarive ose ID-të janë ato ku gabimet e vogla të njohjes kanë pasoja të mëdha. Një qasje e zakonshme është trajtimi i rezultateve të IA-së si një draft: përdorni pikët e besimit për të shënuar seksionet e pasigurta, pastaj prioritizoni shqyrtimin manual për ato fusha kritike së pari.

Cili është rrjedha më e mirë e punës për të lexuar shkrimin kursiv në mënyrë të besueshme në shkallë të gjerë?

Një rrjedhë pune praktike është "IA sugjeron, njeriu konfirmon". Ekzekutoni OCR-në e shkrimit me dorë, pastaj rishikoni rezultatet me besim të ulët në vend që të kontrolloni gjithçka. Shumë sisteme OCR ofrojnë rezultate besimi dhe të dhëna vendndodhjeje (si kutitë kufizuese), të cilat ju ndihmojnë të gjeni shpejt pjesët që ka më shumë gjasa të jenë të gabuara. Kjo qasje balancon shpejtësinë me saktësinë për dokumentet në praktikë.

Si mund t’i përmirësoj rezultatet e OCR-së kursive nga fotot e telefonit?

Cilësia e kapjes ka shumë rëndësi. Përdorni ndriçim të njëtrajtshëm për të shmangur hijet, mbajeni kamerën paralel me faqen për të zvogëluar shtrembërimin dhe zgjidhni një rezolucion më të lartë nga sa mendoni se ju nevojitet. Prerja në rajonin e tekstit, rritja me kujdes e kontrastit dhe zvogëlimi i këndit të imazhit mund të zvogëlojnë gabimet. Shmangni filtrat e rëndë "bukurie" që mund të fshijnë goditjet e holla të lapsit.

A mund të lexojë IA nënshkrimet kursive dhe t'i shndërrojë ato në emra të shtypur?

Nënshkrimet zakonisht trajtohen ndryshe nga shkrimi i rregullt me ​​dorë, sepse ato shpesh janë më afër një shenje sesa teksti të lexueshëm. Shumë sisteme përqendrohen në zbulimin e pranisë dhe vendndodhjes së një nënshkrimi (dhe në ofrimin e besimit), jo në transkriptimin e tij në emrin e shtypur të një personi. Nëse ju nevojitet emri i nënshkruesit, zakonisht do të mbështeteni në një fushë të veçantë të shtypur ose në konfirmim manual.

A ia vlen të stërvitet një model i personalizuar për shkrimin me dorë kursiv?

Mund të jetë kështu, veçanërisht nëse keni shumë faqe nga i njëjti shkrimtar ose një stil shkrimi të qëndrueshëm në të gjitha dokumentet. Në ato skenarë "e njëjta dorë, shumë faqe", trajnimi i personalizuar mund të përmirësojë ndjeshëm rezultatet krahasuar me modelet gjenerike. Nëse kontributet tuaja ndryshojnë në shumë shkrimtarë dhe stile, fitimet shpesh janë më të vogla dhe prapëseprapë do të dëshironi një hap rishikimi.

A është e sigurt të ngarkoj shënime të shkruara me dorë në një shërbim OCR?

Varet nga ndjeshmëria e përmbajtjes dhe vendi ku ndodh përpunimi. Nëse po trajtoni dokumente private si të dhëna mjekësore, të dhëna studentësh ose formularë klientësh, një qasje më e sigurt është të redaktoni fillimisht identifikuesit dhe të përdorni opsione më të rrepta vendosjeje kur janë të disponueshme. Mbajtja e një cikli rishikimi njerëzor për fushat kritike gjithashtu zvogëlon rrezikun e veprimit në bazë të nxjerrjeve të pasakta.

Referencat

[1] Përmbledhje e rasteve të përdorimit të OCR në Google Cloud, duke përfshirë mbështetjen për zbulimin e shkrimit të dorës nëpërmjet Cloud Vision. lexoni më shumë
[2] Përmbledhja e OCR (Lexuar) e Microsoft që mbulon nxjerrjen e shtypur + të shkruar me dorë, rezultatet e besimit dhe opsionet e vendosjes së kontejnerëve. lexoni më shumë
[3] Postimi i AWS që shpjegon veçorinë e Signatures të Textract për zbulimin e nënshkrimeve/inicialeve me daljen e vendndodhjes + besimit. lexoni më shumë
[4] Udhëzues i Transkribus mbi pse (dhe kur) të trajnohet një model njohjeje teksti për stile specifike të shkrimit të dorës. lexoni më shumë
[5] Dokumentacioni i Kraken mbi trajnimin e modeleve OCR/HTR duke përdorur të dhëna të pasegmentuara të linjës për skripte të lidhura. lexoni më shumë

Gjeni IA-në më të fundit në Dyqanin Zyrtar të Asistentëve të IA-së

Rreth Nesh