基于深度学习的手写汉字识别输入法设计与实现研究

你看，这就是我做这个研究的起点，挺个人化的，不是什么宏大的“推动人工智能发展”，就是想解决一个身边的具体问题，这事儿说起来简单，真做起来,坑可太多了。

为啥是深度学习？ 传统方法也试过啊，什么笔画提取、结构分析，规则定得死死的，但汉字这玩意儿太邪乎了，同一个“的”字，我写的、你写的、书法家写的，可能完全是三个物种，用死规则去套，就像想用一把钥匙开全世界的锁，根本行不通，深度学习的好处就在于，它不跟你讲道理，它“看”过海量的例子后，自己琢磨出规律，这有点像教小孩认字，你不需要告诉他“永字八法”，你只需要指着不同的“永”字反复说“这是永”，他看多了自然就认识了,我们的模型干的就是这个事儿。

数据就是个头疼的大问题。 公开的数据集，比如CASIA，是好，但里面的字都太“标准”了，跟印刷体似的，真实世界的手写，那是千奇百怪，我记得为了增加数据的多样性，我干过一件特别“蠢”的事：拉着我们实验室的师兄师弟师姐师妹，每人给我抄了十遍《静夜思》，结果呢？同一个“月”字，有写得像月牙的，有写得像根香蕉的，还有个哥们儿写得像个括号！当时我看着这些“杰作”，真是哭笑不得，但转念一想，这不就是最真实的用户数据吗？模型要是连这些“妖魔鬼怪”都能认出来，那才叫真本事，数据清洗和增强这块，我们花了巨大的精力，有时候感觉不是在搞AI,而是在做手工活。

模型设计上，我也有点自己的“小固执”。 一开始大家都用经典的CNN（卷积神经网络），像处理图像一样一个字一个字地认，但我觉得这不够“中文”，汉字是有笔顺的，是有时间序列信息的，你写一个“王”字，先写两横再写一竖，和先写一竖再写两横，感觉完全不对，我坚持在模型里加入了能处理序列信息的模块，比如LSTM或者Transformer，这相当于让模型不仅“看”到字的静态样子，还能“感受”到它一笔一画写出来的动态过程，这个想法在实验里确实证明有效，尤其对那些写得比较潦草、结构有点散架的字，识别率提升挺明显的，模型也变得更复杂了，训练起来更耗时，有时候跑一晚上实验，早上起来一看结果,想死的心都有。

最让我有感触的，其实是“输入法”这部分。 识别出一个字，只是万里长征第一步，怎么让它变成一个好用的输入法？这里面的学问大了去了。联想和纠错，用户写了个“我”，你接下来是推荐“们”、“的”还是“爱”？这需要结合语言模型，更常见的是，用户写了一半，可能自己都觉得写得太丑了，划掉了，或者连续写了好几个字黏在一起，这时候，系统不能傻乎乎地只认单个字，得有点“眼力见儿”，去猜用户的意图，我调试这部分的时候，经常自己当“小白鼠”，胡乱写一堆，然后看系统怎么反应，有时候它猜对了，我会开心得像个傻子；有时候它牛头不对马嘴，我又会气得对着屏幕骂它“笨蛋”，这种又爱又恨的感觉，估计只有亲手带过“孩子”的人才能懂。

说到最后，这个项目做下来，我最大的体会是：技术终究是为人服务的，我们搞深度学习的，容易陷在模型、参数、准确率的数字游戏里，却忘了最开始想解决的问题是什么，那个最初的画面——我爸能轻松地用手写输入法给我发一条长长的微信——始终是驱动我前进的动力，现在的版本还远谈不上完美，识别速度、对连笔字的适应性、还有在低功耗设备上的部署,都是下一步要啃的硬骨头。

但至少，我让我爸试了试我们的原型系统，他戴着老花镜，小心翼翼地在平板电脑上写下“晚上回家吃饭”几个字，当系统几乎瞬间识别出来时，他脸上那种惊讶又带点喜悦的表情，让我觉得，之前熬的那些夜，掉的那些头发，都值了，这可能就是做应用研究最迷人的地方吧，你能真切地看到技术如何一点点改变普通人的生活，路还长，但方向,我觉得是没错的。