Datasets:
image imagewidth (px) 137 1.4k | text stringlengths 9 59 |
|---|---|
республикамызда 2024-жылда | |
шешилген. -Усы | |
ийелегени, 14 ойында 6 | |
лабораториялар, компьютер технологиялары, | |
директоры Лола Бердиева. – Бирге | |
Назарбаев ; Япония Бас | |
волейбол, баскетбол, | |
болса 9 проценттен 40 процентке | |
додаланды. Келеси жылдан | |
процесслеринде де тиккелей | |
сыпатында жеке | |
Президентимиз пурсаттан | |
жеделлестиреди. | |
Сербия ушын Европа | |
гидлер, жасалма интеллект тийкарында | |
бойынша жумысшы уйым етип белгиленеди. | |
есапланады. Миграция | |
инсаният тарийхы ушын да | |
атлы монографияларымды, | |
километрге шекем тезликте | |
резолюциясы менен | |
Республикасы бас муфтийси Шейх Абдулазиз Зокиров. – Бул тек | |
келисимге ерисилди. | |
да оптималластырылып, 20 дан 15 ке, | |
компонент 1,7 процентке | |
тынымсыз мийнет етип | |
бири етип | |
Карлос Руисти (39 гол) артта | |
сиясатты билдирмейди, ал айырым | |
январь-июнь айларында 19,8 | |
тилегин билдирген студентлер | |
инсанлар етип | |
хызметкерлери бир | |
кесиминде” усылында | |
шерегинде исленген жумыслар | |
жаратылды. Биринши | |
бюрократияны кескин | |
ийе болды. Бундай илажлар | |
электромобильлер сегментинде талап | |
Ж.Адилов, республикадан | |
Дональд Трамп, Бразилия Федератив Республикасы Президенти | |
болса, транспорт | |
Исбилерменлик, | |
Егер балл жетпесе, супер-контракт | |
белсендилери менен биргеликте | |
транспорт-логистика инфраструктурасы | |
аламыз. Адилбай Оразов, | |
потенциаллы илимпаз, | |
Парахат Юсупов. Адилбай | |
Швециялы белгили | |
процессуал кодекслери | |
келгенинше мийнет еткен адам | |
мектеплериндеги бос жумыс орынлары менен танысып, | |
сумнан асламды | |
адамлар, 264 ин жаслар | |
0,45 проценттен 0,48 процентке жеткерилди. | |
белгиленген реже | |
технологиялар есабынан 2025-жылы | |
билетлери ушын 50 процентке шекемги шегирмелер | |
имканиятына ийе. Бул | |
бирден-бир электрон архиви» | |
орташа 90 проценти | |
видеоролик” номинациясы бойынша 1-орын 20 миллион сум, | |
ушын 1 триллион 26 | |
етеди. Адилбай | |
беккем орын ийелеп, исеним, | |
китапханасы бас директоры Умида Тешабоева. – | |
директор орынбасарлары | |
Монголия, Норвегия, Пакистан, | |
“Багги” классы бойынша 1-орынды Ташкент | |
бойынша унамсыз | |
доллары, евро, Россия | |
та, шараят та, потенциал да | |
статусы берилди. Оларды комплексли | |
Арабстанына | |
бойынша жумыслар алып | |
тайынланды. Б.Айымбетов | |
еди. Бундай ийгиликли басламалар елимизде | |
емес, ал абадан турмыс | |
7,2 километрлик лотоклар | |
983-статья; 2023-жыл, № 8, 629-статья, № 11, | |
Мактум, Бирлескен Араб | |
емес. Мийнет | |
Президентимизге Малайзия Патшасы Султон | |
Шакировлар таярлады. | |
сарайында медицина | |
кеминде 20 текшеге | |
технологиялары, жасыл | |
Ешмуратов себепши болды,-дейди | |
кирген болса да, | |
тийкарында жыл | |
академик Бакриддин | |
балалар ушын | |
гезегинде Бас министр Анвар | |
жумысы талланып, келеси илажлар режеси белгилеп | |
семизлик бойынша | |
майданда пахта жетистириледи. Соннан 2 700 | |
жеткерип бериледи. Гезектеги график | |
басылымлардан бири | |
ислери министри Гордан |
Karakalpak Cyrillic OCR — synthetic text lines
Line images of Karakalpak (Cyrillic) text for fine-tuning OCR models such as Tesseract LSTM. Each row is one rendered text line (image) and its exact transcription (text).
| Config | Lines | How it was made |
|---|---|---|
synthetic_news |
30,000 | 14 system fonts (Arial, Times New Roman, PT Serif/Sans, Courier, Georgia, …), paper tint, noise, blur, ink spread, skew, down/up-scaling. Half of the lines are sampled to contain ў ҳ ә ғ қ ң ө ү. |
synthetic_natural |
8,000 | Same rendering, natural letter distribution. |
synthetic_scan |
8,000 | Serif fonts closer to printed books (Old Standard TT, Literata, Noto Serif, PT Serif, Tinos, Times New Roman, Georgia) with Augraphy scan simulation (ink bleed, low ink, paper texture, bleed-through, bad photocopy, JPEG) followed by blur/tint/noise. |
Only fonts that cover the full Karakalpak Cyrillic alphabet were used.
Usage
from datasets import load_dataset
lines = load_dataset("kaa-ml/kaa-cyrl-ocr-synthetic", "synthetic_scan", split="train")
print(lines[0]["text"])
lines[0]["image"]
Export to tesstrain ground truth (*.png + *.gt.txt):
from pathlib import Path
out = Path("gt"); out.mkdir(exist_ok=True)
for i, row in enumerate(lines):
row["image"].save(out / f"kaa_{i:06d}.png")
(out / f"kaa_{i:06d}.gt.txt").write_text(row["text"] + "\n")
Then make training MODEL_NAME=kaa_cyrl START_MODEL=kaz TESSDATA=<tessdata_best> GROUND_TRUTH_DIR=gt.
Source text
Sentences come from Karakalpak (Cyrillic) articles of the Karakalpakstan news agency, via kaa-ml/kknews-dataset (kknews.uz, CC-BY-4.0), wrapped into 18–60 character lines.
Results
A Tesseract model fine-tuned from kaz on these lines plus 182 real scanned lines reads Karakalpak-specific letters far better than the Kazakh model (letter recall 88.8% → 92.3% on 10 held-out scanned book pages). On the same pages its overall character error rate (12.87%) does not yet beat the Kazakh model (12.64%). Training on synthetic_scan instead of synthetic_natural gave 13.08% — heavier scan simulation did not help; real scanned lines matter most.
License
CC-BY-4.0, following the source text. Attribute kknews.uz / Qaraqalpaqstan Xabar Agentligi.
- Downloads last month
- 95