Character segmentation is a preprocessing step in many offline handwriting recognition systems. In this paper, Chinese characters are categorized into seven different structures. In each structure, the character size with the range of variations is estimated considering typical handwritten samples. The component removal and merge criteria are presented to remove punctuation symbols or to merge small components which are part of a character. Finally, the criteria for segmenting the adjacent characters concerning each other or overlapped are proposed.
Objectives : The purpose of this study is to investigate which system the FanQie notation of "Taisu(太素)" followed by comparing FanQie notation appearing in "Taisu", with the Sound button(聲紐) and Rhyme system(韻類) of the FanQie notation appearing in the "Qieyun(切韻)" system phonology book and "Guangyun(廣韻)". Methods : Followed by organizing the FanQie list in "Taisu", in comparing this list with the top and bottom characters of FanQie in the "Qieyun" system phonology book and "Guangyun", this study explores the similarity of the system after noting the Sound button and the Rhyme system. Results & Conclusions : 1. Compared to FanQie of "Taisu" with that of "Qieyun" system, the Sound button and Rhyme system were 61.54% identical, and when comparing FanQie of "Taisu" with that of "Guangyun", the Sound button and Rhyme system were 55.45% identical. 2. Comparing FanQie top and bottom letters themselves of the "Taisu" and "Qieyun" system, of the 217 FanQie sound notation Chinese characters, FanQie top and bottom letters of 18 characters were the same, accounting for 8.29%, and when compared to the "Taisu" with the FanQie top and bottom characters of "Guangyun", 15 FanQie top and bottom characters were the same, accounting for 6.91%. 3. Of the total 11,500 characters in "Qieyun", the ratio of FanQie notation Chinese characters in "Taisu" was 1.89%, and among them, nine characters came out in "Taisu" FanQie notation while there was none in "Qieyun". This accounted for 4.15% of 217 FanQie notation sound Chinese characters in "Taisu", demonstrating that this represented a relatively high ratio. 4. Conclusionally "Taisu" was more closely related to "Qieyun" system phonology book than "Guangyun" in FanQie notation, and there is also a possibility that Yang Shangshan has created some FanQie notation by himself or additionally referred to other phonology books that are not "Qieyun" system phonology book.
동파체 및 파자와의 비교를 통해 본 일본근세의 문자유희방식, 특히 난지 및 이루이 이묘의 한자변형방식을 소개하자면 다음과 같다. 첫 번째로, 난지 및 이루이 이묘에 보이는 한자변형방식 중에서 글자의 장단이나 대소를 이용한 방식은 동파체의 그것과 유사함을 알 수 있었다. 하지만 글자의 농담이나 글자의 속을 하얗게 비우는 블록체(가고지)가 동파체에서는 흔히 보이는 반면, 난지 및 이루이 이묘에서는 거의 보이지 않는 점은 양국 문자유희의 상이점이라 하겠다. 두 번째로, 글자를 180도 뒤집거나, 90도 옆으로 뉘는 방식이 보인다는 점에서는 동파체와 유사하다는 사실을 확인할 수 있었다. 또, 난지 및 이루이 이묘에서는 45도 기울기가 좀처럼 보이지 않는다는 점과 더불어, 글자를 뉘거나 기울이는 방향이 동파체에서는 작자마다 제각각인 반면, 난지 및 이루이 이묘에서는 대개 누인 방향이 오른쪽이라는 점도 흥미로운 차이점이라 할 수 있겠다. 동파체와 난지 및 이루이 이묘의 모든 용례에서 문자의 방향성을 의식한 작자의 고려가 있었을 것이라고 단정 지을 수는 없지만, 동쪽과 서쪽, 혹은 오른쪽과 왼쪽이라는 방향성을 작자들이 나름 의식했을 가능성도 충분히 생각할 수 있지 않을까 생각된다. 왜냐하면, 소동파의 '장정'시에 보이는 목 '수(首)'자의 반전과 산바의 '남녀(男女)' 글자의 180도 좌우 반전은 그러한 방향성과 회전성을 작자가 충분히 의식했음을 보여주기 때문이다. 세 번째로, 파자 방식 중의 하나인 부분결여 방식이 난지 및 이루이 이묘, 그리고 동파체에서 공통적으로 나타남을 알 수 있었다. 또한 한자를 둘로 쪼개어 그 사이에 다른 한자를 집어넣는, 파자의 분리법과 증보법을 복합시킨 방식이 동파체에서 발달하였음을 확인할 수 있었다. 이 방식은 일본에서 주로 에도시대의 3단 수수께끼나 그림 수수께끼방식인 한지에(判じ絵)에서 이용되었는데, 이는 동파체와 파자의 한자변형방식이 일본근세의 문자유희뿐만 아니라 수수께끼에도 영향을 주었을 가능성을 의미한다 하겠다.
본 논문에서는 확률적 VQ 네트워크와 계층적 구조를 가지는 다단계 인식기를 이용한 인쇄체 한자 인식 방법을 제안한다. 대용량 신경망은 구현하기가 매우 어렵기 때문에 모듈화된 신경망을 이용하였으며, 이 과정에서 발생되는 문제점을 확률적 신경망 모델을 이용으로 제거하였다. 또한 엔트로피 이론을 적용하여 오인식률이 높은 혼동 문자쌍에 대하여 재분류를 수행하였다. 실험대상은 KSC5601 코드의 한자 4,888자 중, 동자이음문자를 제외한 4,619자로 하였으며, 학습 데이타와 실험 데이타에 대하여 실험결과, 각각 평균 99.33%, 92.83%의 인식률과 초당 4-5자의 인식속도를 얻음으로써 본 방법의 유효성을 보였다.
중국어를 컴퓨터나 스마트폰에 입력할 때 로마자를 이용한 한어 병음 시스템이 많이 사용되고 있다. 그러나 기존의 한어 병음 시스템은 중국어 발음을 그대로 표기할 수 없기 때문에 우리나라 사람들이 사용하기에 어려운 점이 많다. 본 논문에서는 전 세계 문자들 중에서 발음을 가장 잘 표기 할 수 있는 우리 한글을 이용하여 중국어를 입력할 수 있는 중국어 입력 시스템을 설계한다. 본 연구에서 제안하는 시스템에서는 중국어 발음을 유사하게 표기하는 경우에도 중국어 입력이 가능하게 함으로써 입력에 성공하는 확률을 높였으며, 성능평가를 통해 이를 검증하였다.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제13권1호
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pp.1-5
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2006
The major dominant fluoride-endurance (Dfe) gene was introduced into the commercial varieties by crossing and pedigree selection to breed silkworm races that could normally develop in the area that polluted by fluoride. After backcrossed for two generations, the Dfe gene was made homozygous, and individuals with good economic characters were selected to generate next generation. After 8 generations of selection, their characters became stable, and the silkworm variety which is resistant to fluoride, Huayuan${\times}$Dongsheng, for spring rearing were bred.
In this paper, we propose an on-line recognition system of chinese characters using an adaptive resonance theory-1(ART-1) neural network. Strokes, primitive components of chinese characters are usually warped into a cursive form and classifying them is very difficult. To deal with such cursive strokes, we use an ART-1 neural network that has the following advantages: (1) it automatically assembles similar patterns together to form classes in a self-organized manner: (2) it directly accesses the recognition codes corresponding to binary input patterns after self-stabilizing; (3) it doesn't tends to get trapped in local minima, or globally incorrect solutions. A database for character recognition also dynamically constructed with generalized character lists, and a new character can be included simply by adding a new sequence to the list. Character recognition is achieved by traversing the chinese datbase with a sequence of recognized strokes and positional relations between the strokes. To verify the performance of the system. We tested it for 1800 daily-used basic chinese second per character. This results suggest that the proposed system is pertinent to be put into practical use.
Liu, Jingxin;Cheng, Jieren;Peng, Xin;Zhao, Zeli;Tang, Xiangyan;Sheng, Victor S.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1833-1848
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2022
Named entity recognition (NER) is an important basic task in the field of Natural Language Processing (NLP). Recently deep learning approaches by extracting word segmentation or character features have been proved to be effective for Chinese Named Entity Recognition (CNER). However, since this method of extracting features only focuses on extracting some of the features, it lacks textual information mining from multiple perspectives and dimensions, resulting in the model not being able to fully capture semantic features. To tackle this problem, we propose a novel Multi-view Semantic Feature Fusion Model (MSFM). The proposed model mainly consists of two core components, that is, Multi-view Semantic Feature Fusion Embedding Module (MFEM) and Multi-head Self-Attention Mechanism Module (MSAM). Specifically, the MFEM extracts character features, word boundary features, radical features, and pinyin features of Chinese characters. The acquired font shape, font sound, and font meaning features are fused to enhance the semantic information of Chinese characters with different granularities. Moreover, the MSAM is used to capture the dependencies between characters in a multi-dimensional subspace to better understand the semantic features of the context. Extensive experimental results on four benchmark datasets show that our method improves the overall performance of the CNER model.
This study analyzed the contents of reading textbooks of Chinese-Korean $1^{st}$, $4^{th}$, and $7^{th}$ graders in Yanji, China with reference to ecological systems and values. Results showed that the literature genre of Korean textbooks in China was predominantly novels/stories(38.5%) rather than essays(13.7%), poems/verses/rhymes(16.2%) or others(31.6%). Characters were classified into 9 categories and analyzed by Bronfenbrenner's ecological paradigm. It was found that Chinese-Korean textbooks included more characters belonging to exo- or macro-systems including school, community, and government while Korean textbooks emphasized the self or the family, both belonging to the micro-system. Values in Chinese-Korean textbooks emphasized community and government. Korean textbooks emphasized individual life. Differences were more pronounced in textbooks of the upper grades.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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