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字符查询：基于 Transformer 的在线手写字符分割方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在线手写字符分割与识别紧密关联，但仅通过识别模型定位相关位置通常无法产生精确的分割。该研究通过基于Transformer的架构，使用学得的字符查询形成每个簇，实现字符分割。通过对两个在线手写数据集的评估，证明该方法达到了最佳效果。
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关键要点
- 在线手写字符分割与手写识别紧密关联。
- 仅通过识别模型定位相关位置通常无法产生精确的分割。
- 研究将分割与识别解耦，使得分割结果能进一步被利用。
- 专注于已知转录的情况，将字符分割视为笔迹轨迹的采样点与文本中字符的匹配问题。
- 受 $k$-means 聚类算法启发，从簇分配的角度提出了一种基于 Transformer 的架构。
- 在 Transformer 解码器块中使用学得的字符查询形成每个簇。
- 为评估方法质量，创建了两个在线手写数据集的字符分割真值。
- 对多个方法进行了评估，证明该方法达到了最佳的整体效果。
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