Как Яндекс научился распознавать, что написано в рукописных архивах

Привет. Меня зовут Саша, в прошлый раз я рассказывал сообществу про поиск организаций в Яндексе. В этот раз мы вновь поговорим про поиск, но уже совершенно другого рода. Сегодня расскажем про «Поиск по архивам». Этот проект вырос из моего личного интереса к истокам семьи, но в итоге (хочется верить!) поможет тысячам других таких же пользователей чуть больше узнать о своих корнях.

Генеалогическое исследование — очень трудоёмкий процесс. Информация о родственниках разбросана по разным архивам, запросы на получение данных могут обрабатываться долго, а доступ даже в открытые архивы ограничен. Несмотря на то что оцифровка архивных документов ведётся уже более десяти лет, по ним не так-то просто искать — придётся отсматривать вручную множество сканов в надежде найти фамилию предка. 

Чтобы упростить этот процесс, мы научились превращать в текст сканы архивных документов. Основная сложность этой задачки заключалась в том, что текст в архивах написан от руки. Машинописный текст всё-таки создан по предсказуемым правилам: автор использует набор уже известных шрифтов. А рукописный текст уникальный, потому что каждый человек пишет по-своему. Кроме того, архивные документы написаны не просто от руки, но и на дореволюционном русском языке, который существенно отличается от современного. 

Решению этой задачи мы и посвятим историю. А поможет мне с ней Таня @miryable из команды, которая уже много лет развивает в Яндексе технологию оптического распознавания символов (OCR). 

С чего всё началось

Около двух лет я занимался поиском информации об истории своей семьи. За это время я не только смог найти данные о предках вплоть до второй половины XVII века, но и успел разочароваться в самом процессе «раскопок». Найти подходящий архив уже проблема. Для этого нужно или иметь профильное образование по архивному делу, или пообщаться с историками, которые подскажут направление. 

Получить документы из архива тоже не всегда просто. Если у архива нет электронного доступа, то нужно записаться, приехать, получить какую-то небольшую порцию книг и отсмотреть их прямо на месте. У некоторых архивов есть электронный доступ, но их вычислительные ресурсы и ширина канала связи часто ограничены, что сказывается на скорости загрузки таких сканов. 

Неудивительно, что в какой-то момент родилась мысль упростить это дело с помощью наших технологий. Пришёл в команду, которая отвечает за OCR в Яндексе. Коллеги поддержали идею. Ну а дальше мы собрали на коленке прототип, показали его руководителям, получили благословение и отправились делать.  

Подключаем архивы

Мы договорились с несколькими архивами, что возьмём их материалы для обучения нейросетей. Нас интересовали документы, которые связаны с историей семьи, другими словами — те, в которых могла содержаться генеалогической информацией: 

• Метрические книги — документы для актовых записей о рождении, браке или смерти в период с начала XVIII века по 1918 год.

• Ревизские сказки — результаты проведения подушных переписей населения Российской империи в начале XVIII — 2-й половине XIX веков. 

• Исповедные ведомости — ежегодный отчёт по каждому приходу православной церкви в Российской Империи в XVIII — начале XX веков. 

Сейчас мы работаем с документами из архива города Москвы, архивами Оренбургской и Новгородской областей. Надеемся, что к ним скоро присоединятся архивы из других регионов.

Разметка страниц

Модель для распознавания печатного текста можно обучить на синтетических данных, сгенерировав миллионы изображений. Однако для рукописного текста такой сценарий не работает: ​​он более вариативен, искусственно промоделировать его невозможно. 

Исторические тексты очень сложно читать, поэтому мы пригласили экспертов по работе с архивными документами. Они помогли расшифровывать тексты и разметить сканы. Для обучения модели нам нужно было выделить многоугольником каждую строку, ввести её текстовую расшифровку, а также сгруппировать все строки в смысловые блоки. Блоки нужны, в том числе и для того, чтобы текст из разных колонок не перемешивался, а получался связным.

На этом этапе было важно определить единое понятие «смыслового блока», потому что количество краевых случаев было просто безграничным. Порой на одной картинке получалось до 300 смысловых блоков, и ведь это даже не строки, которых ещё больше! А для каждой картинки из обучения нужно было разметить абсолютно все строки и блоки, чтобы не путать нейросеть неразмеченными текстами.

Во время работы было место интересным открытиям и наблюдениям. Особенно наши расшифровщики и расшифровщицы обращали внимание на имена. Иногда можно было встретить что-то необычное: например, однажды они нашли Фиону, а до этого — Елпидофора. 

В итоге мы получили первую обучающую выборку для нейросети из 2000 рукописных документов.

Работы над моделью автоматической расшифровки

Дальше началось самое интересное. Нам необходимо было сделать систему, способную автоматически расшифровывать старые документы.

Для рукописного текста из-за разнообразия почерков необходимо более глубокое знание о языковой модели. Если для печатных тестов возможно базовое распознавание с минимальными знаниями о языковой модели, то в случае рукописного текста зачастую сложно даже примерно понять, какое слово написано. Особенно без знания языка конкретного времени.

Ещё один вызов, с которым нам предстоит работать: одно и то же написание у разных писарей может означать разные буквы. Из-за этого нам необходимо учитывать глобальный контекст всего документа для распознавания каждого отдельного слова. Иногда, чтобы разобрать то или иное слово, нужно посмотреть, как у конкретного писаря выглядит определённая буква в других словах.

В Яндексе уже была своя технология распознавания текста, и первым делом мы, конечно же, решили начать с того, чтобы адаптировать ее под новую задачу. Тут можно выделить три крупных этапа: детекция строк, расшифровка отдельной строки и группировка полученных строк в смысловые блоки. Расскажем о них подробнее. 

Детекция строк

Первый этап в распознавании документа — это детекция местоположения каждой отдельной строки. В отличие от классических задач Object Detection, где нужно найти на фотографии котика, собачку или припаркованные автомобили, строки текста бывают очень вариативными по соотношению сторон: может быть длинная строка на два разворота книги, а может быть одиночная цифра как номер страницы. Они также могут быть одновременно как горизонтальными, так и вертикальными на одной странице: например, в названии колонки.

Из-за таких особенностей сильно ограничиваются возможности классических подходов к детекции. Как правило, они предсказывают уточнение позиций предопределённого набора «якорных прямоугольников». Но из-за такой вариативной структуры старого документа их было бы необычайно много.

Альтернативный подход — решать задачу сегментации. То есть предсказывать для каждого пикселя на изображении, относится ли он к тексту или нет, а потом брать компонент, состоящий из текста, и считать его строкой. Но такой вариант не подойдёт по двум причинам: 

• для рукописных архивных данных из-за различных завитушек отдельные строки очень часто пересекаются;

• недостаточно просто предсказать, является ли кусок текстом или нет, необходимо ещё объединить его в строку, а делать какую-то ручную постобработку всегда хуже, чем обучаемую. 

В своём решении мы опирались на статью Character Region Awareness for Text Detection. Для каждого пикселя изображения мы предсказываем, является ли он текстом. Причём эти предсказания не бинарные, а Gaussian heatmap относительно центра символа: чем ближе к центру, тем выше должно быть предсказываемое значение, чтобы рядом стоящие строки не смешивались. Также мы предсказываем карту связей между символами в строке, что позволяет уйти от ручного постпроцессинга при склейке. 

Для начала мы просто попробовали нашу версию детекции, обученную на печатных данных. К нашему удивлению, она вполне себе заработала и на рукописных. Пусть и с рядом недочётов: находилось много шума, разрывались строки. Но детекция училась на данных, в котором рукописного текста не было в принципе. То, что она заработала, говорит о том, что наша технология уже применима к очень широкому кругу задач.

Далее мы обучили модель на тех данных, которые мы получили из расшифровки рукописных документов. Детекция стала чище и точнее.

После этого нужно было решить ещё одну проблему. Как я говорил, у архивных документов сложная структура: они могут быть записаны в виде таблиц или колонок, а ещё фрагменты разных текстов могут плотно стоять друг к другу. Поэтому очень часто детекция распознавала как одну строку то, что было написано в разных блоках.

Эту задачу мы решили на уровне модели группировки в абзацы — подробнее расскажу после раздела о расшифровке строк. На том этапе мы смирились с этой трудностью непосредственно для модели детекции строк и занялись решением другой проблемы — просветами текста на обороте страницы. 

На сканах часто был виден текст, который просвечивался с другой стороны: из-за подсветки сканера или пропечатавшихся чернил. А наш детектор оказался очень кропотливым и считал, что это текст, который он тоже должен находить. Само собой, такое распознавание было ложным, а из-за того, что оно подмешивалось к реальному распознаванию, в итоге мы получали не всегда связанный текст. Особенно остро эта проблема была видна на машинописных архивах, но и нередко встречалась на рукописных.

Мы отправили примеры с просветами на дополнительную разметку непосредственно этой детекции. После обучения на новых данных модель стала показывать более чистый результат. Однако просвеченный текст всё ещё появляется в результатах — это то, что нам предстоит доработать.

Расшифровка строк

Следующий, и, пожалуй, самый сложный шаг — обучить модель расшифровывать то, что содержит вырезанная детектором строка. То есть распознать последовательность символов из последовательности пикселей строки, вырезанной в той области, которую нашёл детектор.

На этом этапе наши стандартные модели расшифровки не подошли. Во-первых, обученные на машинописных текстах модели почти никак не работают на рукописных данных. Во-вторых, имеют место и особенности языка тех времён. 

В архивах часто встречаются документы, которые были составлены на церковнославянском языке. В нём были символы, которые сейчас мы не используем: например, буквы ѣ (ять), ѳ (фита), ѵ (ижица), юс большой и малый (Ѫ, Ѧ). Чтобы пользователь мог найти информацию в документах, нужно научить модель распознавать эти и другие буквы. И чем больше мы найдём разных вариантов написания этих символов, тем проще будет нашей нейросети. 

К тому же мы заметили, что часто в документах некоторые слова, например, «месяц» или «сын», сокращали и писали через титло — небольшую волнистую или зигзагообразную линию. Было важно, чтобы модель могла распознавать этот символ, а не считать его за пыль или случайную черту. 

Ещё одна интересная особенность — выносные буквы. Они встречаются в документах XV — 1-й половины XVIII века. Это ещё один вариант сокращения слов, когда над строкой появлялась согласная. Этот момент тоже нужно учитывать при обучении модели.

Решать задачу sequence-to-sequence распознавания можно несколькими способами: 

• Для каждого фрейма (в конкретной позиции по горизонтали) предсказывать, какой символ в нём изображён, например, с помощью свёрточной нейронной сети, и далее использовать CTC-loss. В этом случае для изображения, где написано «Марья», нейросеть предскажет, «МММ__аа_ррр___ььь_яя». Склеив одинаковые предсказания в соседних фреймах мы получим правильное предсказание. 

• Использовать подходы, в которых нейросеть сама предсказывает последовательность символов, не привязываясь к их геометрической позиции (такие как, например, RNN или TRANSFORMER-based).

Из-за описанных выше особенностей, таких как титло и выносные буквы, первый подход не работал, потому что в одной позиции по горизонтали может быть сразу несколько символов. Это подтвердилось и нашими экспериментами, поэтому в результате мы использовали второй подход, а именно — RNN based decoder with attention.

Для распознавания выносных букв мы также подавали на вход распознаванию не чёткую область детекции, а немного расширенный вариант. За счёт этого сеть получала информацию о контексте.

Далее мы провели ряд экспериментов и поняли, что качество получаемой модели сильно зависит от объёма данных, на которых она учится. Есть два варианта, как решить проблему нехватки данных: предобучить модель на синтетических данных или применить различные способы аугментации. 

Аугментация, или генерирование новых данных на основе имеющихся, позволяет довольно просто и дешево решить часть проблем с обучающей выборкой подручными способами. Мы попробовали по-разному вырезать одни и те же строки, чтобы они немного отличались: например, исходя из того, как их нашел детектор или как наши коллеги разметили страницу. 

Также мы пробовали зашумление картинок: размытость, расфокус, засветы, замену фона. Другими словами, мы пробовали хоть как-то разнообразить реальные тексты. В итоге мы получили датасет из 4 млн строк.

Расскажу ещё об одном интересном моменте. В одном из экспериментов мы обучили модель на очень небольшом количестве реальных данных. Записи в метрических книгах специфичны и однотипны, поэтому нейросеть научилась находить текст там, где его нет. Например, в каком-то шуме, или в узоре, который наш детектор строк ошибочно определил как строку текста, она могла прочитать какое-то слово или даже осмысленную строку. 

Это говорит о том, что в задаче распознавания рукописного текста большой вес имеет выучиваемая языковая модель.

И тут уже никак не поможет аугментация картиночных данных, которую мы использовали. В этом случае сам текст никак не меняется — меняется только картинка, и модель не учит из этого ничего нового в части языковой модели.

Чтобы исправить ситуацию, нам пришлось досыпать в обучение модели различных текстов, чтобы улучшить языковую часть. Для этого мы использовали синтетически сгенерированные изображения с текстами того времени — в основном художественную литературу, например, «Анну Каренину». С их помощью модель узнала, что тексты — это не только метрические книги, и таким образом получила представление о том, как был устроен язык тех времён.

Группировка в абзацы

Итак, мы нашли строки и распознали их — теперь нужно объединить полученное в семантически связанные фрагменты. Это объединение поможет нам получить связную по смыслу область текста, в которой мы сможем правильно обрабатывать переносы слов между строками и корректно искать информацию по тексту документа.

Для этого мы сделали отдельную модель, которая детектирует смысловые блоки на изображении. Но как мы помним, структура текста в архивных документах очень сложная и здесь недостаточно просто выделить прямоугольник — он может содержать сразу несколько смысловых блоков. Например, информация о семье и код, который относится к чему-то ещё. При этом, как и для детекции строк, рядом стоящие абзацы могут пересекаться.

Эту задачу мы решали как Instance Segmentation, когда необходимо для каждого блока предсказать не только прямоугольник, задающий область абзаца, но также маску внутри этого прямоугольника, которая более точно описывает конкретный абзац.

Здесь одна из проблем была в том, что у входного изображения большой размер — до 10 000 пикселей по одной стороне. Обучить модель на таком разрешении было бы очень сложно, потому что обучение требовало бы огромных ресурсов GPU. 

Мы уже начали думать о вариантах разбиения картинки на части, но мы рисковали потерять общий контекст целого изображения. Мы составили план серии экспериментов, чтобы заставить это всё работать. И буквально ради шутки мы подумали: а что если очень сильно ресайзить картинку до стандартного размера и попробовать запустить как есть. Оказалось, что всё заработало на очень хорошем уровне.

На данный момент мы расшифровали и открыли для поиска около 2,5 млн страниц из архивных документов. Для этого коллеги даже применили «осовременивание» текстов, чтобы, например, по запросу «Петров» можно было найти документы с «Петровъ». Конечно, у нас ещё много нерешённых задачек и работы. Но то, что мы видим сейчас, по мнению людей, работающих с архивными документами, это уже большой шаг вперёд. На расшифровку одной страницы архивного рукописного текста специалист тратит около получаса, а нашей нейросети требуется всего несколько секунд. 

Хочется верить, что так мы сделаем важные генеалогические сведения доступней и поможем тем, кто зашёл в тупик в поисках информации о своих предках.