Apport d’un modèle de langage statistique pour la reconnaissance de l’écriture manuscrite en ligne

Freddy Perraud, Emmanuel Morin, Christian Viard-Gaudin, Pierre-Michel Lallican


Abstract
Dans ce travail, nous étudions l’apport d’un modèle de langage pour améliorer les performances des systèmes de reconnaissance de l’écriture manuscrite en-ligne. Pour cela, nous avons exploré des modèles basés sur des approches statistiques construits par apprentissage sur des corpus écrits. Deux types de modèles ont été étudiés : les modèles n-grammes et ceux de type n-classes. En vue de l’intégration dans un système de faible capacité (engin nomade), un modèle n-classe combinant critères syntaxiques et contextuels a été défini, il a permis d’obtenir des résultats surpassant ceux donnés avec un modèle beaucoup plus lourd de type n-gramme. Les résultats présentés ici montrent qu’il est possible de prendre en compte les spécificités d’un langage en vue de reconnaître l’écriture manuscrite avec des modèles de taille tout à fait raisonnable.
Anthology ID:
2003.jeptalnrecital-poster.15
Volume:
Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters
Month:
June
Year:
2003
Address:
Batz-sur-Mer, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
385–390
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2003.jeptalnrecital-poster.15
DOI:
Bibkey:
Copy Citation:
PDF:
https://aclanthology.org/2003.jeptalnrecital-poster.15.pdf