L’India è ricca di diverse lingue e culture, ma affronta ancora sfide nel colmare il divario digitale, specialmente considerando la predominanza dell’inglese nei grandi modelli linguistici (LLM). Questi modelli sono affamati di dati online, ma ci sono molte lingue diverse in India e molte informazioni sono disponibili offline. Qui entrano in gioco gli strumenti di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR).
L’OCR è un processo che consente di trasformare immagini contenenti testo in dati leggibili dalla macchina, consentendo ai LLM di analizzare ed elaborare tali dati. Ecco alcuni strumenti OCR che possono aiutare sviluppatori e programmatori ad addestrare modelli di intelligenza artificiale e machine learning:
- Surya: Questo modello di rilevamento delle righe di testo multilingue è progettato per l’OCR di documenti. È stato addestrato su vari tipi di documenti, inclusi articoli scientifici, garantendo un’elevata precisione nel rilevamento delle righe di testo nei documenti.
- Bhashini: Bhashini è un’app che aiuta le persone a tradurre contenuti in diverse lingue indiane. Ha recentemente introdotto una funzione OCR chiamata SCENE, che consente agli utenti di estrarre il testo dalle immagini scattate con la fotocamera.
- Tesseract OCR: Tesseract è un motore OCR open source gestito da Google. Supporta oltre 100 lingue e può estrarre testo da diverse immagini. È ampiamente utilizzato in combinazione con LLM per l’analisi e l’estrazione dei dati.
- PyTesseract: PyTesseract è un wrapper per il motore Tesseract-OCR di Google ed è progettato per l’uso con Python. È in grado di interpretare il testo contenuto nelle immagini ed è utile come script autonomo per il riconoscimento ottico dei caratteri.
- EasyOCR: EasyOCR è un pacchetto Python che semplifica l’esecuzione di attività OCR. È open source, supporta molte lingue ed è compatibile con LLM per il riconoscimento del testo e l’estrazione dei dati.
- OpenCV: OpenCV è una libreria di visione artificiale che può essere utilizzata per il riconoscimento ottico dei caratteri in combinazione con LLM. Offre una vasta gamma di funzioni per l’elaborazione delle immagini.
- OCRopus: OCRopus è un altro motore OCR open source che si concentra sull’alta precisione ed efficienza. È adatto per applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning.
- Kraken: Kraken è un motore OCR ottimizzato per il riconoscimento di documenti storici e degradati. È utile per attività che coinvolgono immagini di documenti complessi.
Questi strumenti offrono varie opzioni per l’estrazione di testo da immagini e possono essere utilizzati in combinazione con modelli AI e ML per una vasta gamma di applicazioni.