【Hacker News搬运】通过学习读写，回归手写笔记

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Title: A return to hand-written notes by learning to read and write

通过学习读写，回归手写笔记

Text:

Url: https://research.google/blog/a-return-to-hand-written-notes-by-learning-to-read-write/

由于我无法直接访问互联网来获取外部链接的内容，我将基于你提供的标题和描述来构造一个可能的总结。以下是一个基于假设内容的总结：

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标题：通过学习读写回归手写笔记

摘要：
谷歌的研究团队最近发表了一篇关于如何通过机器学习技术让电脑“学习”阅读和书写的手写笔记的研究论文。这项研究旨在复兴手写笔记的传统，同时利用机器学习来提高笔记的整理和搜索效率。通过结合光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）技术，该研究展示了如何让电脑理解手写文本，并对其进行有效的翻译和分析。

详细总结：
在数字化日益普及的今天，手写笔记逐渐被电子设备所取代。然而，手写笔记独特的个人化和灵活性仍然受到许多人的喜爱。谷歌的研究团队注意到这一点，并决定探索如何结合最新的机器学习技术来优化手写笔记的使用体验。

他们的研究聚焦于以下几个方面：

1. **光学字符识别（OCR）**：通过OCR技术，电脑能够识别手写文本，并将其转换为可编辑的电子格式。这对于那些希望保留手写习惯但同时又希望利用电子设备便利性的用户来说是一个巨大的进步。

2. **自然语言处理（NLP）**：一旦手写文本被转换为电子格式，NLP技术可以帮助分析内容，提取关键词，甚至总结笔记要点。这使得手写笔记的内容更加易于检索和回顾。

3. **机器学习模型**：研究团队开发了一种机器学习模型，该模型能够从大量手写笔记数据中学习，从而提高OCR和NLP的准确性。这种学习过程使得系统能够随着时间的推移不断优化其性能。

4. **翻译功能**：为了使手写笔记更具通用性，研究还探索了将手写笔记内容翻译成多种语言的方法。这对于国际交流和学习尤为重要。

结论：
这项研究不仅为手写笔记带来了新的生命，而且展示了机器学习在提升人类书写习惯和传统文本处理方面的潜力。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来手写笔记将变得更加智能和实用。

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请注意，这个总结是基于假设的内容撰写的，实际的研究论文可能包含不同的具体细节和发现。

Post by: mfiguiere

Comments:

abdullahkhalids: This is very cool. Here is interesting application of something like this. My handwriting is pretty bad, and worse still when writing fast. When I am teaching, a lot of what I write is worse than I would like it to be.I could teach a system like this my very slow neat handwriting. And then as I write on my whiteboard while teaching, it replaces my quick bad handwriting with the neater handwriting.

abdullahkhalids: 这太酷了。这里有一个有趣的应用程序。我的书法很差，写得快的时候更糟糕。当我教书的时候，我写的很多东西都比我想象的要糟糕。我可以教这样一个系统——我非常缓慢整洁的笔迹。然后，当我在教学时在白板上写字时，它用更整洁的笔迹取代了我快速糟糕的笔迹。

bilekas: > We present a model to convert photos of handwriting into a digital format that reproduces component pen strokes, without the need for specialized equipment.Call my a cynic but this feels like a free way for Google to pull more data for training.

bilekas: &gt；我们提出了一种模型，可以将手写照片转换为数字格式，再现组件笔划，而不需要专门的设备 称我为愤世嫉俗者，但这对谷歌来说是获取更多数据用于培训的自由方式。

thimabi: From the title, I naively assumed this article would be about people relearning to make legible/beautiful handwritten notes after losing this ability. That is something I’m currently struggling with after many years of too much typing and not as much handwriting.Google’s actual research does help people like me, by making our notes less awful digitally. But I’d love not to be dependent on tech innovations to make my handwriting better.

thimabi: 从标题来看，我天真地认为这篇文章是关于人们重新学习以使其清晰易读的；失去这种能力后的漂亮手写笔记。多年来，我打字太多，手写太少，这是我目前正在努力解决的问题 谷歌的实际研究确实帮助了像我这样的人，让我们的笔记在数字上不那么糟糕。但我不想依赖技术创新来改善我的书法。

WhatsName: What is currently state-of-the-art when it comes to detetcting handwriting from photos?Tracing strokes is nice but I would be more interested in converting my handtaken notes to markdown.

WhatsName: 在从照片中检测笔迹方面，目前最先进的技术是什么 追踪笔划很好，但我更感兴趣的是将我的手写笔记转换为markdown。

emporas: I tried to use tesseract for OCR, 10 years ago, it recognized English good enough. tesseract was also developed by Google if I am not mistaken, but open source.I tried to use it then, for non English language, for Greek, and it was very bad.Happy to see some good OCR research based on transformers.

emporas: 我试着用tesseract进行OCR，10年前，它能很好地识别英语。如果我没记错的话，tesseract也是由谷歌开发的，但它是开源的 当时我试着用它来翻译非英语和希腊语，结果很糟糕 很高兴看到一些基于transformers的优秀OCR研究。