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申请/专利权人：珠海金山办公软件有限公司;北京金山办公软件股份有限公司

摘要：本发明实施例提供了一种信息修正方法及装置，涉及计算机信息技术领域，其中，上述方法包括：获得包含用户手写字符的笔迹的图像，作为待识别图像；针对所述待识别图像进行字符识别，得到待检测字符；将待检测字符与预设字典中的字符进行匹配，获得匹配结果；基于匹配结果，确定所述待检测字符中的错误字符，并获得错误字符的修正字符；采用预先训练的笔迹模仿模型，模仿用户手写修正字符的笔迹，其中，笔迹模仿模型为：采用用户手写字符的笔迹对预设神经网络模型进行训练得到的、用于模仿用户手写笔迹的模型；根据所模仿的笔迹，修正错误字符的笔迹。应用本发明实施例提供的方案修正错误字符，提高了获得用户书写的正确字符的效率。

主权项：1.一种信息修正方法，其特征在于，所述方法包括：获得包含用户手写字符的笔迹的图像，作为待识别图像；针对所述待识别图像进行字符识别，得到待检测字符；将所述待检测字符与预设字典中的字符进行匹配，获得匹配结果；基于所述匹配结果，确定所述待检测字符中的错误字符，并获得所述错误字符的修正字符；采用预先训练的笔迹模仿模型，模仿用户手写所述修正字符的笔迹，其中，所述笔迹模仿模型为：采用用户手写字符的笔迹对预设神经网络模型进行训练得到的、用于模仿用户手写笔迹的模型；根据所模仿的笔迹，修正所述错误字符的笔迹；所述笔迹模仿模型通过以下方式训练得到：采集用户手写字符的笔迹；确定所采集笔迹中的关键点，并获得由所确定关键点形成的所采集笔迹对应的路径；获得所采集笔迹对应的实际字符；将所述实际字符和所述路径输入预设神经网络模型，并以所述路径作为训练基准，对所述预设神经网络模型进行训练，得到所述笔迹模仿模型；在将所述路径输入所述预设神经网络模型时，是将形成所述路径的每一关键点依次输入所述预设神经网络模型；其中，向所述预设神经网络模型输入各个关键点的顺序是所述用户手写字符时手指或手写笔对应的运动轨迹对应的顺序；针对每一关键点，当该关键点被输入至所述预设神经网络模型后，由所述预设神经网络模型根据该关键点预测该关键点的下一关键点，得到下一关键点的预测点；将该关键点的下一关键点对应的实际点与所述预测点进行比较，并根据比较得到的所述实际点与所述预测点之间的差异对所述预设神经网络模型中的模型参数进行调整；所述采用预先训练的笔迹模仿模型，模仿用户手写所述修正字符的笔迹，包括：采用预先训练的笔迹模仿模型，将由所述笔迹模仿模型预测到的各个关键点形成的路径表征的笔迹确定为用户手写所述修正字符的笔迹。

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