РАЗРАБОТКА ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ БУКВ КЫРГЫЗСКОГО ЯЗЫКА
Ключевые слова:
нейронная сеть, компьютерное распознавание, обработка естественного языка, глубокое обучение.Аннотация
В этой статье рассматривается модель распознавания рукописных букв, связанных с кыргызским языком, на основе искусственной нейронной сети. Эта модель была обучена с использованием набора данных, состоящего из 80213 рукописных букв, собранных Жумаевым И. (Дата Сайнтист). Результат точности составил 89%.
Библиографические ссылки
1. Львович И.Я, Мозговой А.А. “Моделирование распознования рукописного текста на основе скрытых марковских моделей” Воронеж 2016
2. Хобсон Лейн, Ханнес Хапке, Коул Ховард «Обработка естественного языка в действии» Питер 2020
3. «Нейросетевые методы в обработке естественного языка» / пер. с анг. А. А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 282 с.: ил.
4. https://habr.com/ru/post/533350/
5. https://habr.com/ru/post/505616/https://elibrary.ru/download/elibrary_36476386_55623147.pdf
