DIFFERENTIAL CLASSIFICATION WITH MULTIPLE NEURAL NETWORKS
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕСКОЛЬКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

FIELD: data processing.SUBSTANCE: invention relates to means of text analysis. Kernel of the classification system stores in several neural networks memory, each is trained to recognize a set of one or more sets of confusing graphemes defined in the recognition data of a plurality of document images. Input image of the grapheme, associated with the image of the document, containing a lot of graphemes, turns out. Variety of variants for recognizing an input image of a grapheme are determined, where a plurality of recognition options includes a plurality of target symbols that are similar to an input grapheme image are defined. First neural network are selected of a plurality of neural networks, the first neural network is trained to recognize the first set of entangled graphemes, and wherein the first plurality of graphemes contains at least a portion of a plurality of recognition patterns for the input image of the grapheme. Grapheme class for the input image of the grapheme using the selected first neural network is defined.EFFECT: technical result consists in reducing the amount of computing resources while recognizing the text.20 cl, 8 dwg
Изобретение относится к средствам анализа текста. Технический результат заключается в уменьшении количества вычислительных ресурсов при распознание текста. Ядро системы классификации хранит в памяти несколько нейронных сетей, каждая из которых обучена распознавать множество из одного или более множеств путающихся графем, определенных в данных распознавания множества изображений документов. Получают входное изображение графемы, связанное с изображением документа, содержащим множество графем. Определяют множество вариантов распознавания входного изображения графемы, где множество вариантов распознавания включает множество целевых символов, которые сходны с изображением входной графемы. Выбирают первую нейронную сеть из множества нейронных сетей, причем первая нейронная сеть обучена распознавать первое множество путающихся графем, и где первое множество графем содержит как минимум часть множества вариантов распознавания для входного изображения графемы. Определяют класс графемы для входного изображения графемы с помощью выбранной первой нейронной сети. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 8 ил.