[发明专利]文字相似度确定方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202010034708.4 | 申请日: | 2020-01-14 |
公开(公告)号: | CN111242219A | 公开(公告)日: | 2020-06-05 |
发明(设计)人: | 张蓬 | 申请(专利权)人: | 北大方正集团有限公司;北京北大方正电子有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 张子青;刘芳 |
地址: | 100871 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 文字 相似 确定 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
本申请提供一种文字相似度确定方法、装置、电子设备及存储介质。本申请提供的文字相似度确定方法根据第一点集序列与第二点集序列确定第一对应距离,第一点集序列包括多个第一特征点,第二点集序列包括多个第二特征点,第一对应距离包括第一特征点到第二点集序列的距离,以及第二特征点到第一点集序列的距离,然后根据第一对应距离确定第二对应距离,以表征第一笔画与第二笔画之间距离,最后确定第三对应距离,通过第三对应距离表征采样字与样本字之间的相似度。实现了低成本、客观以及自动对文字相似度的确定,无需人工参与,降低了工作量,避免了评判结果失真。
技术领域
本申请涉及相似度度量技术领域,尤其涉及一种文字相似度确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
现有的文字,不论是从绘图板还是其他移动终端进行文字输入,通常都是以矢量字的形式进行存储。在硬笔书法教育体系中,往往需要对输入文字与预存的样本文字进行相似度评价,以为输入文字进行评分。
其中,对于输入文字与样本字之间相似度确定通常有两种方法。一种是人工直接进行两者相似度的确定。为了相对地提高评判结果的客观性,通常需要对相关从业人员进行专门的培训。尽管如此,仍然由于不同人员之间的主观差异性,造成评判结果不稳定。并且人员的配置需要人力成本投入。另一种是首先人工提取输入文字的不同特征,然后根据每个特征符合样本字的相对程度进行两者文字之间相似度的自动评判。由于所输入的文字千变万化,通过人工提取的特征无法覆盖文字的笔画以及笔画间结构的所有情况,从而使得评判会发生较大偏离,导致评判结果失真。
可见,亟需一种客观的、低成本以及自动的文字相似度确定方法。
发明内容
本申请提供一种文字相似度确定方法、装置、电子设备及存储介质,用以解决现有的文字相似度确定方法不够客观导致评判结果失真以及人工参与导致成本过高等技术问题。
第一方面,本申请提供一中文字相似度确定方法,包括:
根据第一点集序列以及第二点集序列确定第一对应距离,所述第一点集序列用于表征采样字的第一笔画,所述第二点集序列用于表征样本字中与所述第一笔画对应的第二笔画,所述第一点集序列包括多个第一特征点,所述第二点集序列包括多个第二特征点,所述第一对应距离包括所述第一特征点到所述第二点集序列的距离以及所述第二特征点到所述第一点集序列的距离;
根据所述第一对应距离确定第二对应距离,所述第二对应距离用于表征所述第一笔画与所述第二笔画之间的距离;
根据所述第二对应距离确定第三对应距离,所述第三对应距离用于表征所述采样字与所述样本字之间的相似度。
一种可能的设计中,所述根据所述第二对应距离确定第三对应距离之后,还包括:
根据所述相似度以及参考评分样本集确定评分系统,所述评分系统用于为输入文字评分,所述输入文字为矢量字。
一种可能的设计中,所述根据所述第一点集序列以及所述第二点集序列确定对应点距离之前,还包括:
获取第一点集合以及第二点集合,所述第一点集合用于表征所述采样字,所述第二点集合用于表征与所述采样字对应的所述样本字,所述采样字以及所述样本字都为所述矢量字;
通过预设插值算法以及第一点子集确定第一点集序列,所述第一点子集为所述第一点集合中所述第一笔画所属的子集,所述第一点子集包括多个第一参考点;
通过所述预设插值算法以及第二点子集确定第二点集序列,所述第二点子集为所述第二点集合中所述第二笔画所述的子集,所述第二点子集包括多个第二参考点。
一种可能的设计中,所述根据第一点集序列以及第二点集序列确定第一对应距离,包括:
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