Offline-Kategorisierung von Gujarati-Wrtern durch maschinelles Lernen

Der Beitrag fr Handheld-Gerte, die eine herkmmliche Konsole verwenden, ist fr indische Inhalte aufgrund der umfangreichen und komplexen Zeichenstze kein leicht verstndlicher Prozess. Handschriftliche Zeichenerkennung kann eine ideale Lsung sein. Die handschriftliche Zeichenerkennung gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Region der Beispielkoordination und KI. Die Erkennung benannter Klassifizierungen ist eine Strategie, um ein bestimmtes benanntes Feld aus einem Datensatz oder einem Bild zu finden, es zu speichern und es in angegebene Entittsklassen wie Name, Ort, Organisation, Zahlen und andere Kategorien einzuteilen. Die Hauptmotivation hinter der Verwendung von hybriden Merkmalen ist, dass sie eine bessere Ausfhrung bieten und effektiv fr alle Dialekte aktualisiert werden knnen. Fr einige Dialekte wie Englisch, Griechisch, Chinesisch und so weiter wurde bereits ein beachtliches Ma an Arbeit geleistet. Doch gleichzeitig ist ein breites Spektrum fr Sprachen indischen Ursprungs wie Hindi, Gujarati und Devanagari usw. offen.