| Publicació: |
[Barcelona] : Universitat Autònoma de Barcelona, 2019. |
| Descripció: |
1 recurs en línia (129 pàgines) |
| Resum: |
L'objectiu d'aquesta tesi és l'extracció d'Informació de documents total o parcialment manuscrits amb una certa estructura. Bàsicament treballem amb dos escenaris d'aplicació diferent. El primer escenari són els documents moderns altament estructurats, com formularis. En aquests documents, la informació semàntica està ja definida en camps, amb una posició concreta al document i l'extracció de la informació és equivalent a una transcripció. El segon escenari son els documents semi-estructurats totalment manuscrits on, a més de transcriure, cal associar un valor semàntic, d'entre un conjunt conegut de valors possibles, a les paraules que es transcriuen. En ambdós casos la qualitat de la transcripció té un gran pes en la precisió del sistema, per això proposem models basats en xarxes neuronals per a transcriure text manuscrit. Per a poder afrontar el repte dels documents semi-estructurats hem generat un benchmark, compost de dataset, una sèrie de tasques definides i una mètrica que es va presentar a la comunitat científica com a una competició internacional. També proposem diferents models basats en Xarxes Neuronals Convolucionals i recurrents, capaços de transcriure i assignar diferent etiquetes semàntiques a cada paraula manuscrita, és a dir, capaços d'extreure informació. |
| Resum: |
El objetivo de esta tesis es la extracción de Información de documentos total o parcialmente manuscritos, con una cierta estructura. Básicamente trabajamos con dos escenarios de aplicación diferentes. El primer escenario son los documentos modernos altamente estructurados, como los formularios. En estos documentos, la información semántica está pre-definida en campos con una posición concreta en el documento i la extracción de información es equivalente a una transcripción. El segundo escenario son los documentos semi-estructurados totalmente manuscritos, donde, además de transcribir, es necesario asociar un valor semántico, de entre un conjunto conocido de valores posibles, a las palabras manuscritas. En ambos casos, la calidad de la transcripción tiene un gran peso en la precisión del sistema. Por ese motivo proponemos modelos basados en redes neuronales para transcribir el texto manuscrito. Para poder afrontar el reto de los documentos semi-estructurados, hemos generado un benchmark, compuesto de dataset, una serie de tareas y una métrica que fue presentado a la comunidad científica a modo de competición internacional. También proponemos diferentes modelos basados en Redes Neuronales Convolucionales y Recurrentes, capaces de transcribir y asignar diferentes etiquetas semánticas a cada palabra manuscrita, es decir, capaces de extraer información. |
| Resum: |
The goal of this thesis is information Extraction from totally or partially handwritten documents. Basically we are dealing with two different application scenarios. The first scenario are modern highly structured documents like forms. In this kind of documents, the semantic information is encoded in different fields with a pre-defined location in the document, therefore, information extraction becomes equivalent to transcription. The second application scenario are loosely structured totally handwritten documents, besides transcribing them, we need to assign a semantic label, from a set of known values to the handwritten words. In both scenarios, transcription is an important part of the information extraction. For that reason in this thesis we present two methods based on Neural Networks, to transcribe handwritten text. In order to tackle the challenge of loosely structured documents, we have produced a benchmark, consisting of a dataset, a defined set of tasks and a metric, that was presented to the community as an international competition. Also, we propose different models based on Convolutional and Recurrent neural networks that are able to transcribe and assign different semantic labels to each handwritten words, that is, able to perform Information Extraction. |
| Nota: |
Tesi. Doctorat. Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació. 2019. |
| Drets: |
Aquest material està protegit per drets d'autor i/o drets afins. Podeu utilitzar aquest material en funció del que permet la legislació de drets d'autor i drets afins d'aplicació al vostre cas. Per a d'altres usos heu d'obtenir permís del(s) titular(s) de drets.  |
| Llengua: |
Anglès |
| Document: |
Tesi doctoral ; Versió publicada |
| Matèria: |
Xarxes neuronals (Informàtica) ;
Manuscrits |
| ISBN: |
9788449087769 |
visitant ::
identificació
dir.
