以範例學習法產生及辨認文字描述之自動化

Abstract

目前大部份文字辨認系統的表達方式及分類技巧都著重在影像處理、特徵抽取和特別 設計的分類法上，對於文字描述推論研究不多。本論文試著從人工智慧的關點來發展 文字描述推論系統。首先，推導的過程分為字類中（WITHIN-CLASS）分析與字類間（ BETWEEN-CLASS ）分析兩部份，以增加推論的速率和系統的彈性。其次，系統採用的 描述語言能以同樣的方式表達輸入文字、分類結果、及內部資料結構，這項特性使得 整個分類的步驟易為人類所了解。此外，專家亦可藉由設定分類特性準則而控制分類 的結果。整體而論，我們的推論系統可依照使用者的要求，自動將輸入文字描述整理 出階層式的結構，而無需加入特定的工作知識。