著者

鈴木 雅人 松本 章代 北越 大輔 松本 章代

出版者

東京工業高等専門学校

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2010

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一般の手書き文章では,字形に筆者の癖が強く現れ,また文章自体が日本語構文に合致しない場合が多いため,高い認識精度を実現するのが困難であった.本研究では,日本語構文の変遷・誤用に対する対策として,自然言語処理やデータマイニングを用いた,日本語構文解析の自己組織化モデルと,筆者の癖などに対応可能な標準パタン作成のための学習パタンの自己生成に関する研究を行った.その結果,従来の方法に比べて,手書き文章の認識精度を改善することができた.