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基于HMM的满文文本识别后处理的研究
引用本文:赵骥,李晶皎,王丽君,张继生. 基于HMM的满文文本识别后处理的研究[J]. 中文信息学报, 2006, 20(4): 65-69
作者姓名:赵骥  李晶皎  王丽君  张继生
作者单位:1.鞍山科技大学计算机科学与工程学院2.东北大学信息科学与工程学院
基金项目:辽宁省自然科学基金资助项目(2001113)
摘    要:将满文单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法,依据贝叶斯准则,综合满文待定词的后验概率和词组的先验概率信息,建立合理有效便于实现的数据结构,采用动态规划法对满文单词识别系统输出存在的拒识词和错识词进行检测和纠正,从而有效的提高满文文本识别系统的识别率。实验表明:后处理性能除取决于语言模型外,还取决于概率的精确估计。另外,在单词识别系统识别率高的情况下,后处理的纠错能力会增强。

关 键 词:计算机应用  中文信息处理  满文  后处理  模糊矩阵  贝叶斯准则  特征矢量  
文章编号:1003-0077(2006)04-0063-05
收稿时间:2005-05-20
修稿时间:2006-06-01

Research on the Post-processing of Manchu Character Recognition Based on Hidden Markov Model
ZHAO Ji,LI Jing-jiao,WANG Li-jun,ZHANG Ji-sheng. Research on the Post-processing of Manchu Character Recognition Based on Hidden Markov Model[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2006, 20(4): 65-69
Authors:ZHAO Ji  LI Jing-jiao  WANG Li-jun  ZHANG Ji-sheng
Affiliation:1.School of Computer Science & Engineering , Anshan Science and Technology University2.School of Information Science & Engineering , Northeastern Science University
Abstract:
Keywords:computer application  Chinese information processing  Manchu  post-processing  confusion matrix  Bayes rules  features vector
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