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外國留學(xué)生學(xué)生手寫漢字筆畫錯(cuò)誤提取的智能方法研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787512047532
- 條形碼：9787512047532 ; 978-7-5120-4753-2
- 裝幀：簡裝本
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
外國留學(xué)生學(xué)生手寫漢字筆畫錯(cuò)誤提取的智能方法研究 本書特色
在留學(xué)生漢字書寫研究方面，本書研究的問題主要包括單字提取、漢字識別、筆畫匹配及書寫筆畫錯(cuò)誤提取，將語言學(xué)與應(yīng)用語言學(xué)、漢字構(gòu)形學(xué)與信息科學(xué)中的模式識別、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域相結(jié)合。在此基礎(chǔ)上可以進(jìn)行有針對性的書寫質(zhì)量評價(jià)、改進(jìn)指導(dǎo)等方面的研究，具有良好的發(fā)展前景。
外國留學(xué)生學(xué)生手寫漢字筆畫錯(cuò)誤提取的智能方法研究 內(nèi)容簡介
外國留學(xué)生的手寫漢字因受其母語及漢語水平的影響，會出現(xiàn)多種類型的書寫錯(cuò)誤，這是漢語國際教育中漢字教學(xué)的難點(diǎn)之一。采用數(shù)碼紙筆采集的外國留學(xué)生手寫漢字含有筆畫及其采樣點(diǎn)的時(shí)間和空間等信息，從而可以有效地分析其書寫過程，有利于提取各種書寫錯(cuò)誤。
本書主要研究識別具有筆畫錯(cuò)誤的漢字，匹配書寫筆畫與模板筆畫，并提取多種筆畫錯(cuò)誤；采集了來自14個(gè)國家的外國留學(xué)生的手寫漢字共計(jì)19000余份，涵蓋500余種字形；開發(fā)了原型系統(tǒng)，對漢字識別、筆畫匹配、可視化與人機(jī)交互校正、筆畫錯(cuò)誤提取等進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)；根據(jù)學(xué)生的漢字學(xué)習(xí)過程，原型系統(tǒng)在真實(shí)教學(xué)場景中進(jìn)行了跟蹤實(shí)驗(yàn)。
外國留學(xué)生學(xué)生手寫漢字筆畫錯(cuò)誤提取的智能方法研究 目錄
**章 緒論 / 1
1.1 選題背景 / 1
1.2 研究問題 / 4
1.3 本書工作 / 6
第二章 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析 / 10
2.1 單字提取 / 11
2.1.1 相鄰筆畫時(shí)間和空間距離的方法 / 11
2.1.2 語境方法 / 12
2.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法 / 13
2.2 漢字識別 / 14
2.2.1 結(jié)構(gòu)方法 / 15
2.2.2 特征提取方法 / 16
2.2.3 深度學(xué)習(xí)方法 / 17
2.3 筆畫匹配 / 19
2.3.1 筆畫模板方法 / 19
2.3.2 圖匹配方法 / 20
2.3.3 筆段匹配方法 / 21
2.4 書寫錯(cuò)誤提取 / 22
2.4.1 評價(jià)對象 / 22
2.4.2 錯(cuò)誤提取方法 / 25
2.4.3 評價(jià)反饋方式 / 29
2.5 本章小結(jié) / 31
第三章 基于多層次信息的單字提取方法 32
3.1 遞歸分割方法 / 33
3.1.1 基于初始分割結(jié)果的數(shù)據(jù)分析 / 34
3.1.2 遞歸分割算法 / 36
3.2 面向錯(cuò)誤分類的分割方法 / 38
3.2.1 錯(cuò)誤分類歸納 / 39
3.2.2 面向欠分割的分割方法 / 41
3.2.3 面向過分割的分割方法 / 47
3.2.4 性能測試 / 51
3.3 基于單字提取結(jié)果的自適應(yīng)可視化方法 / 52
3.3.1 可視化方法進(jìn)展 / 52
3.3.2 基于重疊的自適應(yīng)可視化方法 / 55
3.3.3 基于可信度的可視化方法 / 61
3.4 針對單字提取結(jié)果的交互式校正方法 / 65
3.4.1 基于可視化結(jié)果的交互式校正 / 66
3.4.2 基于用戶意圖的交互式校正 / 69
3.4.3 性能測試 / 71
3.5 本章小結(jié) / 73
第四章 基于書寫層次模型的手寫漢字識別方法 / 74
4.1 基于筆畫名稱和整字結(jié)構(gòu)的識別方法 / 75
4.2 部件結(jié)構(gòu)的分類 / 77
4.3 基于 HMM 的筆畫識別 / 78
4.3.1 HMM 分類器的訓(xùn)練 / 79
4.3.2 漢字中筆畫的識別 / 81
4.3.3 基于筆畫名稱序列的篩選 / 84
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 / 85
4.4.1 根據(jù)漢字筆畫數(shù)分類 / 86
4.4.2 根據(jù)不同部件結(jié)構(gòu)分類 / 88
4.4.3 根據(jù)筆畫錯(cuò)誤類型分類 / 89
4.5 基于 HCRF 的筆畫識別的改進(jìn)方法 / 91
4.5.1 HCRF 分類器的訓(xùn)練 / 92
4.5.2 HCRF 分類器的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 / 92
4.6 本章小結(jié) / 94
第五章 基于遺傳算法的筆畫匹配方法 / 95
5.1 遺傳算法的基本設(shè)置 / 96
5.2 自適應(yīng)編碼方法 / 98
5.2.1 序列編碼 / 98
5.2.2 *大值編碼 / 99
5.2.3 子筆畫編碼 / 101
5.3 基于結(jié)構(gòu)和書寫特征的適應(yīng)度函數(shù) / 105
5.3.1 全局特征 / 105
5.3.2 局部特征 / 106
5.3.3 適應(yīng)度函數(shù)的評價(jià) / 108
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 / 109
5.4.1 根據(jù)筆畫數(shù)分類 / 109
5.4.2 根據(jù)部件結(jié)構(gòu)分類 / 111
5.4.3 根據(jù)筆畫錯(cuò)誤類型分類 / 112
5.5 本章小結(jié) / 113
第六章 針對筆畫匹配結(jié)果的可視化及人機(jī)交互校正方法 / 115
6.1 多感知層次的可視化方法 / 116
6.1.1 基于顏色感知層次的表示 / 117
6.1.2 采用圖形符號的筆向表示 / 120
6.1.3 采用數(shù)字序號的筆順表示 / 121
6.2 標(biāo)記表示方法 / 122
6.2.1 標(biāo)記列表的定義 / 122
6.2.2 標(biāo)記類型的表示 / 124
6.3 基于標(biāo)記列表的校正方法 / 125
6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 / 132
6.4.1 可視化 / 132
6.4.2 交互校正 / 134
6.5 本章小結(jié) / 135
第七章 基于標(biāo)記列表的筆畫錯(cuò)誤提取方法 / 137
7.1 標(biāo)記列表與筆畫錯(cuò)誤的對應(yīng)關(guān)系 / 137
7.2 自適應(yīng)錯(cuò)誤提取 / 146
7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 / 154
7.4 本章小結(jié) / 155
第八章 數(shù)據(jù)測試與結(jié)果分析 / 157
8.1 數(shù)據(jù)采集 / 157
8.2 數(shù)據(jù)測試 / 161
第九章 結(jié) 論 / 173
附錄 1：摹寫、聽寫紙張樣圖 / 177
附錄 2：22名學(xué)生實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣圖 / 179
參考文獻(xiàn)??201
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外國留學(xué)生學(xué)生手寫漢字筆畫錯(cuò)誤提取的智能方法研究 節(jié)選
**章緒論
1.1選題背景
漢字是漢語書寫用的文字，狹義指以正楷作為標(biāo)準(zhǔn)寫法的漢字。因形狀方正，漢字有“方塊字”之稱。從結(jié)構(gòu)上來看，漢字字體規(guī)整，每個(gè)字占據(jù)幾乎同樣的空間。由表意象形字根如金、木、水、火、土等，像積木一樣組合而成。漢字包括獨(dú)體字和合體字，獨(dú)體字不能分割，合體字由部件組合構(gòu)成，占漢字?jǐn)?shù)量的90%以上。漢字的部件包括獨(dú)體字、偏旁部首和其他不成字部件。漢字的合體結(jié)構(gòu)有12種，分為：左右、上下、左中右、上中下、左上包、右上包、左三包、左下包、上三包、下三包、全包圍和鑲嵌結(jié)構(gòu)。
筆畫是漢字的*小構(gòu)成單位，指一次連續(xù)寫成的線條。筆畫分為橫、豎、撇、捺、點(diǎn)、提等31個(gè)基本種類。書寫漢字時(shí)，筆畫出現(xiàn)的先后順序，即“筆順”，是比較固定的，其基本規(guī)則是，先橫后豎，先撇后捺，從上到下，從左到右，先外后內(nèi)，先外后內(nèi)再封口，先中間后兩邊。筆畫的數(shù)目、形狀、空間組合關(guān)系等因素構(gòu)成了漢字形體區(qū)別特征，這是文字形體的一個(gè)基本屬性。
在漢語國際教育逐步推廣的背景下，漢語教學(xué)往往把培養(yǎng)留學(xué)生的交際能力放在首位，同時(shí)使其具備運(yùn)用漢語進(jìn)行聽說讀寫的能力，其中的讀和寫會涉及漢字。從書寫元素看，在組成常用漢字的筆畫中，橫、豎、撇、點(diǎn)、捺、提的使用頻率為77.82%，而書寫元素的重復(fù)率、結(jié)構(gòu)單位的相似度越高,結(jié)構(gòu)方式的一致性越大,漢字形體所提供的區(qū)分度就越小，書寫的錯(cuò)誤率也就會越高。所以，筆畫的書寫錯(cuò)誤將直接導(dǎo)致部件乃至整字的錯(cuò)誤。
對于留學(xué)生書寫漢字*早采用紙筆的傳統(tǒng)模式進(jìn)行采集和記錄，授課教師通過課上實(shí)時(shí)觀察進(jìn)行指導(dǎo)或課后收取紙質(zhì)作業(yè)進(jìn)行評判教學(xué)。然而，在傳統(tǒng)的課堂教學(xué)中，教師即便積極觀察，也很難全面了解到學(xué)生在課堂上的學(xué)習(xí)情況，尤其是漢字書寫的具體情況，更難以對每個(gè)學(xué)生的漢字書寫過程進(jìn)行及時(shí)指導(dǎo)。不僅如此，在課后作業(yè)的評改中，傳統(tǒng)紙筆的記錄方式難以讓教師直觀了解學(xué)生漢字書寫的動態(tài)過程，因而無法全面知曉學(xué)生在課后的漢字掌握情況。同時(shí)，通過教師在批改中批注給學(xué)生的反饋糾正，如漢字書寫的示范，學(xué)生也無法去準(zhǔn)確地了解筆畫的書寫順序和特點(diǎn)，只能看到一個(gè)完成版的“畫像”。
在將學(xué)生書寫的漢字記錄輸入計(jì)算機(jī)的時(shí)候，早期研究者將紙版記錄通過照相、掃描等方式轉(zhuǎn)為數(shù)字圖像文件，并保存在計(jì)算機(jī)中。后來，有學(xué)者使用攝像機(jī)對學(xué)生的書寫過程進(jìn)行實(shí)時(shí)拍攝，將形成的視頻文件保存于計(jì)算機(jī)中。該方法可以較完整地記錄學(xué)生的書寫過程，但不足之處在于視頻文件往往容量較大，不利于保存和傳輸。
數(shù)字墨水的出現(xiàn)，有效地解決了這些不足，它利用手寫板、數(shù)碼筆等筆式輸入設(shè)備書寫文字，書寫軌跡通過定時(shí)采樣輸入計(jì)算機(jī)中。
近些年不少學(xué)者在漢字智能教學(xué)方面一直在不停探索[7-9]，開發(fā)出了一些可以應(yīng)用于實(shí)際的漢字教學(xué)軟件系統(tǒng)[10-14]。常見的練字系統(tǒng)通常采用的是漢字處理機(jī)制，即用戶輸入一個(gè)漢字，軟件系統(tǒng)對用戶輸入的每一筆或?qū)φ诌M(jìn)行處理反饋。
隨著數(shù)據(jù)采集設(shè)備的升級和大數(shù)據(jù)量處理的需要，數(shù)字墨水?dāng)?shù)據(jù)批量采集和處理分析的處理流程和練字系統(tǒng)有較大不同。因此，本書提出的漢字書寫的分析系統(tǒng)總體來說，首先使用數(shù)據(jù)采集設(shè)備批量采集數(shù)字墨水?dāng)?shù)據(jù)后輸入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，再對筆畫數(shù)據(jù)進(jìn)行單字分割和漢字識別提取出書寫字，在模板庫中檢索出對應(yīng)的模板字，再將書寫字與模板字進(jìn)行筆畫匹配，進(jìn)行人機(jī)交互校正后，根據(jù)匹配結(jié)果進(jìn)行分析、檢測書寫錯(cuò)誤，如圖1所示。
對以西文為母語的留學(xué)生來說，尤其是初學(xué)者，對于漢字的結(jié)構(gòu)特征和書寫習(xí)慣不熟悉不了解，把漢字當(dāng)作符號進(jìn)行勾畫，畫出來的字千差萬別，這屬于系統(tǒng)前階段的錯(cuò)誤。而漢字教學(xué)經(jīng)常是重理據(jù)而輕字形，導(dǎo)致一些中高級階段的留學(xué)生仍有很多書寫錯(cuò)誤，從而影響整體的漢語水平。因此，對于書寫錯(cuò)誤的研究，尤其是筆畫錯(cuò)誤的研究很有必要。
1.2研究問題
在對留學(xué)生數(shù)字墨水漢字書寫錯(cuò)誤的研究中，雖然前人已經(jīng)做了大量的工作和嘗試，但仍存在一些需要優(yōu)化和急需解決的問題，在單字分割、漢字識別、筆畫匹配、人機(jī)交互校正和錯(cuò)誤提取等方面都有一些需要優(yōu)化的地方。本書研究的問題涵蓋以下內(nèi)容。
（1）針對數(shù)字墨水漢字的自動分割技術(shù)。在數(shù)字墨水的計(jì)算技術(shù)中，墨水的分割技術(shù)非常重要，是數(shù)字墨水的結(jié)構(gòu)化編輯和識別的基礎(chǔ)。它包括自動分割、分割結(jié)果的可視化和校正。自動分割指從原始筆跡中快速準(zhǔn)確地提取單字、文本行和文本段。在中文數(shù)字墨水文本的分割技術(shù)中，由于文本行和文本段之間一般有天然的間隔，分割處理中對于行提取和段提取相對容易。本書將研究重點(diǎn)放在單字提取上，重點(diǎn)研究單字提取方法、單字提取結(jié)果的可視化方法及針對單字提取結(jié)果的交互式校正方法。
（2）存在書寫錯(cuò)誤的留學(xué)生手寫漢字的識別。漢字的識別是書寫漢字智能分析的基礎(chǔ)，雖然中文漢字識別技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了較高的識別率，但現(xiàn)有的方法從特征提取到分類器的訓(xùn)練，從訓(xùn)練樣本到測試數(shù)據(jù)，大都以中文母語者為研究對象。而留學(xué)生所寫的漢字和母語者在筆畫結(jié)構(gòu)特征和書寫習(xí)慣上有很多不同[16]，特別是當(dāng)出現(xiàn)書寫的錯(cuò)誤的情況時(shí)，漢字結(jié)構(gòu)特征的改變會增加識別的難度。因此，需要提出針對留學(xué)生書寫特點(diǎn)和存在書寫錯(cuò)誤的手寫漢字的識別方法。
（3）面向書寫錯(cuò)誤提取的筆畫匹配方法。筆畫匹配是書寫錯(cuò)誤分析的主流方法和前提條件，基于模板字的筆畫匹配本身可看作一種組合優(yōu)化問題。留學(xué)生書寫質(zhì)量的千差萬別使得問題的規(guī)模和復(fù)雜程度增大，尤其是存在書寫錯(cuò)誤的筆畫，無論是整個(gè)筆畫錯(cuò)誤還是筆畫局部錯(cuò)誤，都使得筆畫匹配問題不僅僅是一種組合優(yōu)化問題，還需要考慮問題所處理數(shù)據(jù)的級別。因此，需要提出自適應(yīng)的筆畫匹配方法，使得匹配結(jié)果對于不同類型的書寫錯(cuò)誤都有較好的針對性。
（4）針對筆畫匹配結(jié)果的可視化及人機(jī)交互校正方法。由于系統(tǒng)自動方法難以得到完全正確的數(shù)據(jù)結(jié)果，所以作為評價(jià)所提方法性能的必要條件，需要進(jìn)行人機(jī)交互校正得到正確的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。有效的人機(jī)交互方法，可以減少時(shí)間成本，提高效率。人機(jī)交互之前，需要針對筆畫匹配結(jié)果進(jìn)行可視化表示，才能使校正者進(jìn)行視覺感知，完成校正。有效的可視化方法可以減輕認(rèn)知負(fù)擔(dān)，同時(shí)準(zhǔn)確表示需要顯示的信息。因此，需要設(shè)計(jì)針對筆畫匹配結(jié)果的可視化方法并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行人機(jī)交互校正。
（5）留學(xué)生書寫筆畫錯(cuò)誤提取的方法。在漢語教學(xué)研究中，針對漢字書寫錯(cuò)誤研究，前人做出了大量的工作。然而，研究對象多以中文母語者為主，與之相比留學(xué)生的書寫習(xí)慣和特點(diǎn)差異較大；此外，研究對于書寫錯(cuò)誤的分類大都以專家系統(tǒng)為主的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則展開，方法的主觀性及書寫數(shù)據(jù)的隨意性的矛盾使提取結(jié)果難以穩(wěn)定。因此，需要從書寫數(shù)據(jù)本身出發(fā)，通過動態(tài)生成的筆畫匹配結(jié)果提取筆畫錯(cuò)誤。
1.3本書工作
本書針對上述問題，做了以下的工作。
（1）面向中文數(shù)字墨水文本的單字提取技術(shù)。從分割算法、可視化方法和交互校正三個(gè)方面對數(shù)字墨水的單字提取問題進(jìn)行討論，針對中文數(shù)字墨水文本中單字特點(diǎn)，提出了遞歸分割方法；針對單字提取結(jié)果中的錯(cuò)誤類型，提出了面向錯(cuò)誤分類的分割方法；針對單字提取結(jié)果的重疊問題，提出了自適應(yīng)可視化方法；為提高校正提取結(jié)果的效率，提出了單字提取結(jié)果的可信度評價(jià)指標(biāo)和基于可信度的可視化方法；通過分析用戶的校正意圖并結(jié)合可視化的圖形，提出了以可視化圖形為參考對象和輔助工具，符合用戶意圖的交互式校正方法。
（2）采用書寫層次模型的漢字識別方法及其改進(jìn)方法。本書針對留學(xué)生書寫習(xí)慣及特點(diǎn)，從筆畫、部件結(jié)構(gòu)及整字筆畫名稱序列等書寫元素出發(fā)，根據(jù)不同層次結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而識別漢字。首先以整字中心線為依據(jù)將書寫字的部件結(jié)構(gòu)按上下、左右及其他進(jìn)行分類；根據(jù)部件分類結(jié)果對在候選字庫中進(jìn)行篩選；再通過7900余份手寫數(shù)據(jù)訓(xùn)練了一個(gè)基于隱馬爾可夫模型的筆畫分類器；接著使用這個(gè)分類器將書寫漢字中每個(gè)筆畫進(jìn)行識別，根據(jù)書寫時(shí)序信息組成筆畫名稱序列；*后在篩選庫中根據(jù)筆畫名稱序列進(jìn)行二次篩選，給出識別備選字。此外，書中還進(jìn)一步改進(jìn)了筆畫分類器，采用隱條件隨機(jī)場模型進(jìn)一步提升了識別率。
外國留學(xué)生學(xué)生手寫漢字筆畫錯(cuò)誤提取的智能方法研究 作者簡介
白浩，男，1984年生，現(xiàn)就職于北京語言大學(xué)漢語國際教育學(xué)部。文學(xué)博士（語言學(xué)與應(yīng)用語言學(xué)專業(yè)），工學(xué)碩士（計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)），研究方向?yàn)橹悄軙鴮懠夹g(shù)、中文手寫計(jì)算、模式識別、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等。講授多媒體應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)、程序設(shè)計(jì)入門等課程。近年來發(fā)表論文10余篇，其中9篇被EI或Scopus檢索（其中7篇為第一作者），1篇為中文核心期刊論文，1篇被CPCI-S檢索，F(xiàn)為中國計(jì)算機(jī)學(xué)會專業(yè)會員。2018年6月入選“北京語言大學(xué)青年英才培養(yǎng)計(jì)劃”。
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