형태 분석을 기반으로 한 중국 원고 아카이브에서 상형 문자 검색 접근법

초록. 손으로 작성된 문서의 대규모 아카이브에서 단일 샘플을 사용하여 중국 문자를 검색하는 것은 소위 단일 인식 작업입니다. 고대 중국 손으로 작성된 텍스트의 아카이브에 있는 서로 다른 문자의 총 수는 수만 개에 이를 것으로 추정되며, 이는 훈련 데이터셋을 구축하는 복잡성으로 인해 기계 학습 기반 방법에 상당한 장애가 됩니다. 이 기사에서는 쿼리 문자의 형태와 파일의 문자 간 직접 비교를 기반으로 문자를 인식하고 검색하기 위한 효과적인 방법을 제안합니다. 우리는 평면 기하 그래프 형태의 상형 문자 모델을 구성하는 방법을 제안했습니다. 우리는 배정 문제를 해결하고 이 측정값을 기반으로 한 인식 방법을 통해 상형 문자의 일반적으로 비동형 기하 그래프의 유사성과 차이를 평가하기 위한 측정값을 제안합니다. 대규모 손으로 작성된 상형 문자 데이터베이스와의 컴퓨터 실험은 제안된 접근 방식의 효과를 확인했으며, 딥 러닝 방법과 유사한 결과를 얻었으며, 가속기 없이 기존의 현대 컴퓨터에서 구현할 수 있습니다. 또한, 이 방법은 인식 프로세스를 이해하고 조정하는 데 중요하며 제안된 접근 방식의 추가 개발에도 중요하므로 완전히 해석 가능합니다.