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实体 CATMuS Medieval: A Multilingual Large-Scale Cross-Century Dataset in Latin Script for Handwritten Text Recognition and Beyond

CATMuS Medieval: A Multilingual Large-Scale Cross-Century Dataset in Latin Script for Handwritten Text Recognition and Beyond

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  1. RESEARCH · CL_325077 ·

    新HTR方法以4.7%的错误率解读中世纪拉丁文档案

    研究人员开发了一种新的方法，用于转录和扩写中世纪档案中高度缩写的拉丁文文本，特别关注教皇霍诺留斯三世的登记簿。该方法利用强制对齐来训练端到端的书写文本识别（HTR）模型，无需手动逐行转录。混合式Conformer模型实现了4.7%的字符错误率（CER）和8.7%的词错误率（WER），与先前的方法相比，显著降低了错误率。