识别手写源代码

在触摸屏设备上支持编程需要有效的文本输入和编辑方法。遗憾的是，虚拟键盘效率低下，且在已经较小的设备上占用了宝贵的屏幕空间。触控笔输入的最新进展使手写成为触摸屏设备上编程的一种潜在可行的文本输入方案。然而，主要障碍在于手写识别系统是为利用自然语言规则而构建的，而非编程语言规则。本文中，我们探讨了源代码手写识别的这一特定问题。我们收集了来自15位参与者的手写 Python 代码样本数据集并将其公开，同时刻画了使用最先进手写识别工具时，这些手写 Python 源代码的典型识别错误。我们提出了一种通过编程语言语法规则增强手写识别器来提高识别准确率的方法。在收集的数据集上的实验显示，词错误率为8.6%，字符错误率为3.6%，优于标准手写识别系统，并与在虚拟键盘上输入源代码的效果相当。