け書き造句

造句与例句手机版

楔文字モデルによる文字認識方式により，筆順違いで，かつ，続け書き文字を認識できた．
利用楔文字模型式文字识别方式能够识别笔顺不同且连写的文字。
提案方式では，これらのさまざまな筆順?続け書きで書かれた文字を，新たに辞書パターンを登録することなしに認識する．
提案方式下，无需登录新的辞典就能识别上述种种笔顺不同和连写的文字。
続け書きでないデータにっいては，２人どちらのデータでも，楔の減少数＝０をピークに±４の範囲に分布している，
有关不连写的数据，两个人的数据都是以楔的减少数＝０位中心在±４的范围内分布。
続け書きによって入力襖数はやや増加し，これは，入カパターンの続け部分に，辞書パターンにない楔が発生するためと考えられる．
连笔导致输入楔数略为增加，这是因为输入模式的连写部分产生了辞典中不存在的楔。
これは，続け書きが１，２画程度である場合を対象にした方式であり，画数が大幅に減少するような続け書き文字の認識は困難である．
该方式是真对连写为１．２画左右的情况，对大量减少笔画数的连写文字，该方法也很难识别。
これは，続け書きが１，２画程度である場合を対象にした方式であり，画数が大幅に減少するような続け書き文字の認識は困難である．
该方式是真对连写为１．２画左右的情况，对大量减少笔画数的连写文字，该方法也很难识别。
また逆に，［国］は，楔として抽出したい横俸や点を，ノイズとして省いてしまい，図１５（ｃ）のように続け書き部分のみが残っている．
此外，相反，［国］向左为楔提出的横线和点都作为干扰省略掉了，仅剩下图１５（ｃ）中所示的连写部分。
ペン入．カコンピュータにおいて快適なユーザインタフェースを提供するため，続け書きの文字や筆順の間違いにも対応できる，
在书写输入电脑中，为了提供最便捷的用户接口，我们开发了能够应对连笔字和笔顺错误的楔文字模型式文字识别方式。
また，続け書きのあるなしを総合して，同じ文字は±Ｎの楔数に分布しており，楔数によるマッチング対象とする辞書パターンの絞込みは妥当と考えられる．
总和有无连写的情况，相同文字在±Ｎ的楔数上分布，由此可见由楔数决定的匹配对象的辞典模型的汇集是妥当的。
これらの処理の各々は，従来から，それぞれ単独には用いられていたが２２）２３），上述の順で組み合わせることにより続け書き部分をより正確に分断できるようにしている．
这些处理原本都是单独使用的２２）２３），但是通过按照上述顺序的组合，能够更为正确的分断连写部分。
用け書き造句挺难的，這是一个万能造句的方法
提案手法自体の精度であり，英語の適格性の観点から，書き換えるべき表現がどれだけ書き換えられ，書き換えるべきでない表現がどれだけそのまま残されたかを表わす
即提出方法自身的准确度，从英语恰当性的角度，说明应该替换的表达有多少被替换了，不应该替换的表达有多少原封不动被留下了。
［な］は，［な］の点とループを続け書きで筆記したＳ型のカーブが緩く，襖文字モデルに変換した結果，図１５（ａ）に示すパターンとなり，［る］に誤認識した．
假名［な］，将［な］的点和线连写成的Ｓ型弯曲比较平缓，将其转换为楔文字的结果是变成了图１５（ａ）所示的模型，被错误识别为［る］。
楔文字モデルに変換するための折れ線近似方式は，続け書きを分断できる細かさで，しかも，筆順に依存しないマッチング処理を実時間に処理できる大まかさで近似する必要がある．
转变为楔文字模型使用的折线近似方式需要以能够分断连写的细致性和能够实时进行不依赖于笔顺的匹配处理的粗概型进行近似处理。
実際にペンを握って書かれる文字のｐｅｎ　ｕｐ／ｄｏｗｎは同一文字に対して大幅に異なる場合が多いし（続け書き），同一人物が同一の文字を書いても異なりうる．
实际中，握笔书写的文字的笔上／下，对于同一文字而言，很大程度上都存在不同的情况较多（连笔写），即使是同一人物书写同一个文字，也有很大的不同。
本方式は，続け書きを分断したうえで，筆順によらないマッチングをすることで，図１や図２のような，画数が大幅に減少する続け書きや筆順違いの続け書きを１つの楷書書き辞書パターンにより認識できる．
本方式在分断连写后，进行不依赖笔顺的匹配，由此如图１和图２所示，对于笔画数大幅减少的连写和笔顺不同的连写是通过一个楷书书写辞典模型进行识别的。
本方式は，続け書きを分断したうえで，筆順によらないマッチングをすることで，図１や図２のような，画数が大幅に減少する続け書きや筆順違いの続け書きを１つの楷書書き辞書パターンにより認識できる．
本方式在分断连写后，进行不依赖笔顺的匹配，由此如图１和图２所示，对于笔画数大幅减少的连写和笔顺不同的连写是通过一个楷书书写辞典模型进行识别的。
本方式は，続け書きを分断したうえで，筆順によらないマッチングをすることで，図１や図２のような，画数が大幅に減少する続け書きや筆順違いの続け書きを１つの楷書書き辞書パターンにより認識できる．
本方式在分断连写后，进行不依赖笔顺的匹配，由此如图１和图２所示，对于笔画数大幅减少的连写和笔顺不同的连写是通过一个楷书书写辞典模型进行识别的。
データは，評価に用いた８０人分データの中から比較的楷書の多いｍｄｂＯＯＯ６（続け書き文字率２４％）と，続け書きの多いｍｄｂＯＯＯ１（続け書き文字率４６％）の２人分について調べた．
从用于评价的８０个人的数据中选择楷书书写较多的ｍｄｂＯＯＯ６（连笔文字比率２４％）和连笔较多的ｍｄｂＯＯＯ１（连笔文字比率４６％）两个人的文字进行研究。
データは，評価に用いた８０人分データの中から比較的楷書の多いｍｄｂＯＯＯ６（続け書き文字率２４％）と，続け書きの多いｍｄｂＯＯＯ１（続け書き文字率４６％）の２人分について調べた．
从用于评价的８０个人的数据中选择楷书书写较多的ｍｄｂＯＯＯ６（连笔文字比率２４％）和连笔较多的ｍｄｂＯＯＯ１（连笔文字比率４６％）两个人的文字进行研究。