语言模型在手写字识别里咋帮忙

这段讲语言模型在手写字识别里咋帮忙，大白话拆解：

核心事儿

手写识别时，机器先把图片里的字，变成一堆 “候选汉字”（比如写得潦草，一个字可能被看成好几种写法 ）。但光有候选还不够，语言模型要从这些候选里，挑出 “连起来最像人话、概率最高” 的句子 。

举例子

看手写的 “浙江” ，机器可能识别成 “淅江（gang）” 这种奇怪组合；但语言模型知道 “浙江” 是常用词，“淅江” 不像正常说法，就会选 “浙江” 。再比如手写潦草的字，可能对应好几个候选，语言模型负责判断哪串连起来合理。

过程总结

手写识别分两步：

1. 先定位 + 识别，把手写笔迹转成一堆 “可能的字”（候选汉字）；
2. 语言模型上场，根据 “哪串字连起来最合理”，选出最终结果，让识别更准、更像人话～

简单说：语言模型就是手写识别的 “逻辑考官”，帮机器从一堆候选字里，选出人类能看懂、读得通的句子！