Adeline Granet


2018

pdf bib
Transfer Learning for a Letter-Ngrams to Word Decoder in the Context of Historical Handwriting Recognition with Scarce Resources
Adeline Granet | Emmanuel Morin | Harold Mouchère | Solen Quiniou | Christian Viard-Gaudin
Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics

Lack of data can be an issue when beginning a new study on historical handwritten documents. In order to deal with this, we present the character-based decoder part of a multilingual approach based on transductive transfer learning for a historical handwriting recognition task on Italian Comedy Registers. The decoder must build a sequence of characters that corresponds to a word from a vector of letter-ngrams. As learning data, we created a new dataset from untapped resources that covers the same domain and period of our Italian Comedy data, as well as resources from common domains, periods, or languages. We obtain a 97.42% Character Recognition Rate and a 86.57% Word Recognition Rate on our Italian Comedy data, despite a lexical coverage of 67% between the Italian Comedy data and the training data. These results show that an efficient system can be obtained by a carefully selecting the datasets used for the transfer learning.

pdf bib
Crowdsourcing-based Annotation of the Accounting Registers of the Italian Comedy
Adeline Granet | Benjamin Hervy | Geoffrey Roman-Jimenez | Marouane Hachicha | Emmanuel Morin | Harold Mouchère | Solen Quiniou | Guillaume Raschia | Françoise Rubellin | Christian Viard-Gaudin
Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018)

pdf bib
Décodeur neuronal pour la transcription de documents manuscrits anciens (Neural decoder for the transcription of historical handwritten documents)
Adeline Granet | Emmanuel Morin | Harold Mouchère | Solen Quiniou | Christian Viard-Gaudin
Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN

L’absence de données annotées peut être une difficulté majeure lorsque l’on s’intéresse à l’analyse de documents manuscrits anciens. Pour contourner cette difficulté, nous proposons de diviser le problème en deux, afin de pouvoir s’appuyer sur des données plus facilement accessibles. Dans cet article nous présentons la partie décodeur d’un encodeur-décodeur multimodal utilisant l’apprentissage par transfert de connaissances pour la transcription des titres de pièces de la Comédie Italienne. Le décodeur transforme un vecteur de n-grammes au niveau caractères en une séquence de caractères correspondant à un mot. L’apprentissage par transfert de connaissances est réalisé principalement à partir d’une nouvelle ressource inexploitée contemporaine à la Comédie-Italienne et thématiquement proche ; ainsi que d’autres ressources couvrant d’autres domaines, des langages différents et même des périodes différentes. Nous obtenons 97,27% de caractères bien reconnus sur les données de la Comédie-Italienne, ainsi que 86,57% de mots correctement générés malgré une couverture de 67,58% uniquement entre la Comédie-Italienne et l’ensemble d’apprentissage. Les expériences montrent qu’un tel système peut être une approche efficace dans le cadre d’apprentissage par transfert.