資料調査のためのAI くずし字認識スマホアプリ「みを」

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2021-12-04
• タイトル: 資料調査のためのAI くずし字認識スマホアプリ「みを」
• タイトル / 言語: en
• タイトル: “miwo” AI Kuzushiji Recognition Application for Document Examination
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: くずし字認識、機械学習、スマホアプリ、MLOps
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: Google Brain
• 著者所属: 人文学オープンデータ共同利用センター, 国立情報学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Google Brain, ROIS-DS Center for Open Data in the Humanities/National Institute of Informatics
• 著者名: カラーヌワット, タリン; 北本, 朝展
• 著者名(英): Tarin, Clanuwat; Asanobu, Kitamoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年、くずし字認識は急速に進歩している。 KuroNet やKaggle コンテスト優勝モデルなどは、くずし字データセット上で90％を超える精度を達成している。これらのくずし字認識モデルを誰もが利用できるようにするために、我々は「みを」くずし字認識アプリを開発した。「みを」アプリはくずし字資料の写真に対してサーバでくずし字認識を行い、認識結果を画像上に表示することができる。「みを」アプリはくずし字認識モデルをプロダクションフェーズに持ち込んだと言える。本稿では、「みを」アプリの開発とリリースについて説明する。さらに、機械学習プロジェクトのライフサイクルと機械学習運用の観点から、くずし字認識研究の今後の方向性についても考察する。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Kuzushiji character recognition has made rapid progress in recent years. The recognition models such as KuroNet and the Kaggle competition winning models have achieved over 90% accuracy on the Kuzushiji dataset. In order to make these Kuzushiji recognition models available for anyone, we developed an application called “miwo” that can take a picture of the Kuzushiji document get the recognition result easily from Kuzushiji recognition system on CODH server. We can say that miwo app has taken Kuzushiji recognition models into the production phase. In this paper, we explain about the development and release of the miwo app. Then, we discuss the Kuzushiji recognition research from the perspective of machine learning project life cycle and machine learning operations. Finally, we propose ways to improve Kuzushiji recognition system in the future.
• 書誌情報: じんもんこん2021論文集; 巻 2021, p. 302-309, 発行日 2021-12-04
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会