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#15
summarized by : So Uchida
どんな論文か？
文字認識において通常推論時にのみ行われる辞書による結果の補正を学習に組み込む方法を提案．また，多様なアクセント記号を含み辞書による補正が有効なベトナム語データセットも提案．
新規性
Ground Truthとの誤差に加えて，近似近傍探索によって得られた候補文字列のスコアリングを同時に学習する．
結果
辞書を利用することで性能向上するのと同時に，スコアリングが適切に学習されているとモデル間の性能差が小さくなることを確認．また，推論時に辞書や候補数の変更も可能で，パフォーマンスに影響のない範囲で大きなものを使う方が性能が良い．
その他（なぜ通ったか？等）
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