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跨语言手写文本识别模型通过序列建模提高低资源性能

研究人员调查了跨语言迁移学习如何改进低资源阿拉伯语脚本语言的手写文本识别（HTR）。他们的研究表明，序列建模，而不仅仅是共享的视觉表示，是这些改进的关键，尤其是在数据稀缺的情况下。在阿拉伯语、乌尔都语和波斯语数据集上的实验表明，结合了卷积和序列建模的CRNN模型在多脚本训练时，其性能显著优于仅CNN的模型。这表明在低资源环境下，上下文理解在有效的HTR迁移学习中起着至关重要的作用。