검색연산자 | 기능 | 검색시 예 |
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() | 우선순위가 가장 높은 연산자 | 예1) (나노 (기계 | machine)) |
공백 | 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 | 예1) (나노 기계) 예2) 나노 장영실 |
| | 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 | 예1) (줄기세포 | 면역) 예2) 줄기세포 | 장영실 |
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* | 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 | 예) semi* |
"" | 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 | 예) "Transform and Quantization" |
With the vigorous researches in the character recognition, the need to recognize run-on multilingual handwritten characters is increasing to provide uses with more comfortable PUI(pen user interface) environments. In general, many intermediate word candidates word candidates are generated in run-on multilingual recognition because there is no information of ending position and linguistic kind of character. To remove unnecessary word candidates which are generated in run-on multilingual recognition, we classify them into two groups and select the best candidate among the word candidates in the group where the final characater is completed using 5 attributes. In this research, we propose a method in order to select the best one candidate. It is called WRM (Weighted ranking method). The weights are adaptively trained by LMS(Least mean square) learning rule. Results show that the abilities of decision makin gusing weights are much better than those not using weights.
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