【摘 要】
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信函自动分拣设备已经广泛的应用到邮政系统中,极大的提高了劳动生产率.该设备目前是通过识别6位邮政编码进行分拣,为了进一步提高识别率和降低差错率,国家邮政局上海研究所
【出 处】
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信息产业部电信科学技术研究院 电信科学技术研究院
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信函自动分拣设备已经广泛的应用到邮政系统中,极大的提高了劳动生产率.该设备目前是通过识别6位邮政编码进行分拣,为了进一步提高识别率和降低差错率,国家邮政局上海研究所开展了对信函邮政地址汉字识别的研究.而汉字后处理技术就是其中的一个重要环节.该文首先提出了一种基于人工神经网络的单字识别后处理方法,通过该方法,纠正了正确汉字出现在候选字集中置信度较低位置和不出现在候选字符集中的情况.然后对识别后的情况进行句法分析,利用两元词组语言模型对单字识别结果进行处理.由于信函分拣设备的对于执行速度的要求比较高,为了满足这一条件,该文提出一种改进的汉字匹配后处理算法,并成功应用到整个邮政地址识别系统中.实验证明,加入地址识别的设备,其识别率在原有的基础上提高6-7个百分点以上,而将原有的差错率下降了0.5﹪.
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