Algoritmos de similaridade e indexação para textos difusos
Resumen
O presente trabalho estuda o reconhecimento de caracteres manuscritos, utilizando a
técnica de redes neurais artificiais como classificador e um valor de threshold para geração de
saídas difusas. Todas as classificações que ficam com score maior que o valor de threshold são
consideradas como candidatos, ou seja, pode haver mais de uma letra por posição na palavra
reconhecida. Essas saídas, em forma de palavras difusas, são pesquisadas em uma estrutura
indexada difusa, que é o foco de desenvolvimento do trabalho. Essa estrutura desenvolvida é
baseada em uma árvore BK-Tree, que utiliza o algoritmo de cálculo de distância de Levenshtein
modificado, para indexar e pesquisar palavras. O algoritmo proposto melhora o tempo de
busca devido a capacidade de pesquisar simultaneamente mais de uma palavra por vez além de
melhorar os resultados de saída da rede neural, pois considera mais possibilidades. Os resultados
foram melhores em relação aos algoritmos de indexação e busca originais da BK-Tree e
Levenshtein.
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