结合部首字形和层级结构的手写汉字纠错方法

摘要：

目的 手写汉字纠错(handwritten Chinese character error correction,HCCEC)任务具有两重性,即判断汉字正确性和对错字进行纠正,该任务在教育场景下应用广泛,可以帮助学生学习汉字、纠正书写错误.由于手写汉字具有复杂的空间结构、多样的书写风格以及巨大的数量,且错字与正确字之间具有高度的相似性,因此,手写汉字纠错的关键是如何精确地建模一个汉字.为此,提出一种层级部首网络(hierarchical radical network,HRN).方法 从部首字形的角度出发,挖掘部首形状结构上的相似性,通过注意力模块捕获包含部首信息的细粒度图像特征,增大相似字之间的区分性.另外,结合汉字本身的层级结构特性,采用基于概率解码的思路,对部首的层级位置进行建模.结果 在手写汉字数据集上进行实验,与现有方案相比,HRN在正确字测试集与错字测试集上,精确率分别提升了 0.5％和9.8％,修正率在错字测试集上提升了 15.3％.此外,通过注意力机制的可视化分析,验证了 HRN可以捕捉包含部首信息的细粒度图像特征.部首表征之间的欧氏距离证明了 HRN学习到的部首表征向量中包含了部首的字形结构信息.结论 本文提出的HRN能够更好地对相似部首进行区分,进而精确地区分正确字与错字,具有很强的鲁棒性和泛化性.

关键词：手写汉字纠错(HCCEC)、汉字识别、部首分析、广义零样本学习(GZSL)、注意力机制、卷积神经网络(CNN)

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2382-2395