对于阿拉伯文、希伯来文等从右到左书写的文字,系统在输入层引入方向校正机制,通过空间变换网络或仿射变换自动校正图像方向,使识别模型无需感知书写方向即可处理。测试表明,方向自适应预处理可使倾斜文本的识别准确率大幅提升。
在识别环节,系统采用双向 LSTM 或 Transformer 结构对字符序列进行建模,同时捕捉从左到右与从右到左的上下文依赖关系。对于阿拉伯文这类存在字符形态变化(独立形、词首形、词中形、词尾形)的文字,双向建模能够有效解析连写规则与形态变化。
阿拉伯文、波斯文等语系字符存在多种形态与连体形式,系统在 Transformer 架构中引入形态嵌入层,将字符位置信息编码为可学习向量,从而区分同一字符在不同位置的不同形态,降低形态错误率。