基于统计的满文识别后处理的研究和实现

摘要

目前的技术不能使单字识别系统的识别率达到100%,单字识别系统会产生错判和拒判.因此,将满文中单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法,利用Viterbi动态规划法求最佳路径,对满文的单字识别输出进行后处理,可以有效的提高识别系统的识别率.实验表明,单字识别系统的识别率越高,后处理的纠错能力越强.