ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ТЕХНОЛОГИЯСЫН ҚОЛДАНЫП ҚАЗАҚША ҚОЛЖАЗБАЛАРДЫ ТАНУ АЛГОРИТМДЕРІН ӘЗІРЛЕУ

Аңдатпа

Мақалада қазақ тілінде жазылған қолжазбаларды тану үшін жасанды интеллекттің бір бөлігі ретінде қайталанатын нейрондық желілерді пайдалану қарастырылады. Қазақ тіліндегі қолжазбалардың мәтінін тану-бұл қағазды мәтінмен сканерлеуден, алынған ақпаратты мәтін мен суреттерге бөлуден, жазбаларды сегменттеу және нәтижелерді өңдеу арқылы қолжазбаларды саналы түрде тану әдісін қолданудан тұратын күрделі құрылымдық процесс. Бұл ғылыми зерттеуде Abdallah A., Hamada M., Nurseitov D. толығымен жабық конволюциялық нейрондық желіге негізделген жаңа модель қазақ тілінде жазылған қолжазба таңбаларын тану мәселесін шешу үшін пайдаланылады және нәтижелер талданады. Бұл мақалада CNN-BGRU Қақпалы архитектурасына негізделген модель сипатталған (CNN-конволюциялық нейрондық желі, қақпаның екі бағытты рекурсиялық блогы, конволюциялық нейрондық желі-екі бағытты басқару блогы) және таңбалар қателерінің жиілігін, сөз қателерінің жиілігін және қолмен жазылған тану сөйлемдерінің қателіктерін есептейді. Қолжазбаны тану жүйесін оқыту және тестілеу үшін қолмен жазылған қазақша KOHTD деректер жинағы алынды. Ұсынылған модель Python үшін TensorFlow кітапханасының көмегімен жүзеге асырылды.