【摘 要】
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文章尝试将卷积神经网络用于数字人文古籍汉字的元数据加工,将古籍汉字识别问题转换为卷积神经网络的分类问题,在缺乏训练集的情况下通过数据生成技术构建训练集进行模型训练
【机 构】
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文章尝试将卷积神经网络用于数字人文古籍汉字的元数据加工,将古籍汉字识别问题转换为卷积神经网络的分类问题,在缺乏训练集的情况下通过数据生成技术构建训练集进行模型训练,并用于古籍汉字的识别。通过TensorFlow平台,对773个汉字生成约24万个训练样本,网络模型可自行判定不可识别的图片;在提高精确率同时,对这部分数据可直接转由人工识别,系统更为可靠,作为数字人文古籍元数据加工的半自动化工具,旨在提高古籍资源在数字人文应用研究中的效率。
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