Đề án Phân tích và cải thiện hiệu suất của thuật toán nhận diện chữ viết tay dựa trên mô hình ngôn ngữ BERT đã tiến hành nghiên cứu và tối ưu hóa quá trình nhận diện chữ viết tay, giúp nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng trong thực tế. Từ đó vận dụng, xây dựng xây dựng thành công một quy trình xử lý văn bản viết tay tiếng Việt từ bước nhận dạng ban đầu đến bước hậu kỳ sử dụng mô hình ngôn ngữ. Mô hình VietOCR (vgg-seq2seq) được chọn làm nền tảng OCR chính nhờ hiệu suất ổn định, đồng thời việc kết hợp với BERT base hoặc BERT large đã giúp cải thiện chất lượng văn bản đầu ra đáng kể. . Đề án được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan về nhận diện chữ viết tay Chương 2: Tối ưu thuật toán nhận diện chữ viết tay dựa trên mô hình ngôn ngữ BERT; Chương 3: Triền khai thực nghiệm.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Nguyễn Đức Trung, GVHD: Nguyễn Thị Diệu Linh
Thông tin nhan đề:	Phân tích và cải thiện hiệu suất của thuật toán nhận diện chữ viết tay dựa trên mô hình ngôn ngữ BERT
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	66tr.
Năm xuất bản:	2025