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Décodeur neuronal pour la transcription de documents manuscrits anciens

Adeline Granet, Emmanuel Morin, Harold Mouchère, Solen Quiniou, Christian Viard-Gaudin

Résumé : L’absence de données annotées peut être une difficulté majeure lorsque l’on s’intéresse à l’analyse de documents manuscrits anciens. Pour contourner cette difficulté, nous proposons de diviser le problème en deux, afin de pouvoir s’appuyer sur des données plus facilement accessibles. Dans cet article nous présentons la partie décodeur d’un encodeur-décodeur multimodal utilisant l’apprentissage par transfert de connaissances pour la transcription des titres de pièces de la Comédie Italienne. Le décodeur transforme un vecteur de n-grammes au niveau caractères en une séquence de caractères correspondant à un mot. L’apprentissage par transfert de connaissances est réalisé principalement à partir d’une nouvelle ressource inexploitée contemporaine à la Comédie-Italienne et thématiquement proche ; ainsi que d’autres ressources couvrant d’autres domaines, des langages différents et même des périodes différentes. Nous obtenons 97,27% de caractères bien reconnus sur les données de la Comédie-Italienne, ainsi que 86,57% de mots correctement générés malgré une couverture de 67,58% uniquement entre la Comédie-Italienne et l’ensemble d’apprentissage. Les expériences montrent qu’un tel système peut être une approche efficace dans le cadre d’apprentissage par transfert.

Mots clés : modèle neuronal, apprentissage par transfert, transcription, Comédie Italienne.