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基于多语言模型融合的鲁棒手写后处理方法

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基于多语言模型融合的鲁棒手写后处理方法
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-17页
  1.1 课题来源第9页
  1.2 课题研究的目的及意义第9-10页
  1.3 国内外相关技术发展现状第10-15页
    1.3.1 移动平台下手写输入法的发展现状第10-12页
    1.3.2 手写汉字识别技术研究现状第12-14页
    1.3.3 连续手写后处理技术研究现状第14-15页
  1.4 本文的主要研究内容第15-16页
  1.5 章节的组织结构第16-17页
第2章 连续手写输入法的相关技术第17-28页
  2.1 引言第17-18页
  2.2 联机手写单字符识别第18-20页
    2.2.1 预处理第18页
    2.2.2 特征提取第18-19页
    2.2.3 分类识别第19-20页
  2.3 连续手写汉字后处理第20-26页
    2.3.1 基于规则的后处理方法第21页
    2.3.2 基于传统语言模型的后处理方法第21-25页
    2.3.3 基于神经网络语言模型后处理方法第25-26页
  2.4 本章小结第26-28页
第3章 连续手写汉字后处理鲁棒性方法第28-45页
  3.1 引言第28页
  3.2 传统手写后处理方法和问题第28-30页
    3.2.1 传统手写输入法存在的问题第28-30页
    3.2.2 传统后处理方法遇到的问题第30页
  3.3 相关算法的选择与优化第30-34页
    3.3.1 路径选择算法优化第30-33页
    3.3.2 平滑算法选择第33-34页
  3.4 鲁棒双向启发语言模型手写后处理第34-37页
    3.4.1 双向启发简单排序第34-36页
    3.4.2 双向启发逐个汉字重排序第36-37页
  3.5 鲁棒跳跃语言模型手写后处理第37-41页
    3.5.1 鲁棒跳跃语言模型的提出第37-38页
    3.5.2 简单跳跃模型第38-40页
    3.5.3 跳跃统计模型第40页
    3.5.4 路径跳跃后重打分第40-41页
  3.6 深度神经网络手写后处理第41-44页
  3.7 本章小结第44-45页
第4章 iOS平台下连续手写输入法实现第45-53页
  4.1 iOS平台简介第45-46页
  4.2 手写输入法的特点和功能第46-47页
  4.3 输入法系统的架构第47-50页
    4.3.1 iOS输入法框架第47-48页
    4.3.2 手写字符模块第48-49页
    4.3.3 编辑修改字符模块第49-50页
    4.3.4 输入法核心系统模块第50页
  4.4 核心算法的调用第50-52页
    4.4.1 手写体切分的实现第50页
    4.4.2 手写体识别的实现第50-51页
    4.4.3 鲁棒语言模型后处理的实现第51-52页
    4.4.4 系统性能优化第52页
  4.5 本章小结第52-53页
第5章 系统评测对比实验第53-62页
  5.1 引言第53页
  5.2 实验数据第53-55页
    5.2.1 文本语料数据第53-54页
    5.2.2 联机手写数据第54-55页
  5.3 鲁棒语言模型性能评测第55-60页
    5.3.1 实验目的第56-57页
    5.3.2 实验对比第57-59页
    5.3.3 实验结果分析第59-60页
  5.4 输入法性能评测第60-62页
    5.4.1 基本性能评测第60-61页
    5.4.2 输入法性能评测分析第61-62页
结论第62-63页
参考文献第63-69页
致谢第69页

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