共起情報と統計的形態素解析によるOCR誤り訂正
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概要
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近年のインターネットの普及によりOCRによるテキストの電子化はますます重要な処理となってきた. OCRテキストの誤り訂正の研究は特に英語圏で進められて来たが, 1)日本語で英語のような単語間の明示的な区切りを用いないこと, 2)文字種が豊富であること, から英語圏で開発された方法を日本語にそのまま適応することはできない. 一方, 日本語に関する先行研究ではOCRの内部候補文字を用いたり, 解析済みコーパスが必要なものがある. そこで, 本研究ではOCRの文字候補を用いずに入力文字列を訂正するシステムを提案する. 本システムは, 新聞記事コーパスで学習した文字trigram, 統計的形態素解析システム, 単語bigram, 単語trigram, 単語共起の各モデルを使用する. ランダムに文字置換したテキストに対して誤り訂正を行った結果, テキストの改善が観測された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-11
著者
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