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中文相似字的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
中文相似字的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張嘉萍、田中祥子寫的 用聽的學日文漢字Mini Book (附MP3) 可以從中找到所需的評價。
另外網站快刀中文相似度比對系統 - 中山大學圖書館也說明：檔案字元數必須為120,000字以內。 檔案必須小於5M。 四、教學資訊：.
國立雲林科技大學 電子與資訊工程研究所碩士班 藍呂興所指導 賴元弼的 用於線上手寫中文辨認之文字變形技術 （2002），提出中文相似字關鍵因素是什麼，來自於使用者適應、字根抽取、仿射轉換、變形模型、線上中文字辨識。
而第二篇論文國防管理學院 國防資訊研究所 王元凱、張克章所指導 洪森杰的 類神經網路於文件結構分析之探討─以XML為例 （1998），提出因為有 文件影像處理、類神經網路、可擴展標示語言/標準通用標示語言的重點而找出了 中文相似字的解答。
最後網站相似字查询 - 游戏名字大全則補充：咕咕鱼相似字查询系统，是一个在线查询字形相近的字、异体字、形近字，只要输入想查的字系统会返回最相似的字或形似字。
用聽的學日文漢字Mini Book (附MP3)
為了解決中文相似字 的問題，作者張嘉萍、田中祥子 這樣論述：
左右頁對照解說，最容易猜錯 & 寫錯的1100個漢字 日文裡，有不少文字和中文字很像，很多人都會猜錯意義、也容易寫錯字。作者為了讓讀者有系統的學習這些漢字，特別將所有字首都相同的漢字，分為兩大類：舉例說明：「口」開頭的漢字，你可以看到：1. 看到這個字，你可能會猜錯意義的漢字。 「口付」(接吻) 、 「口座」(戶頭) 、 「口車」(花言巧語) ... 2. 一不小心，你可能會寫錯的漢字。 「口入□」(調停) 、 「口?」(藉口) 、 「口伝□」(傳聞) ...在本書裡，將這兩大漢字分列左、右頁，便於讀者對照學習。 ● 兩大類漢字，左右頁對照解說 左頁：你可能會猜錯意
義的漢字 右頁：你可能會寫錯的漢字 ● 字首相同的漢字分類，有系統的學習 ● 最容易猜錯 & 寫錯的1100 個漢字 ● 獨家設計！易錯漢字＆衍生單字 總整理，複習最容易錯的漢字 ● Mini Book手掌大小，放口袋，隨時學習 ● 加註羅馬拼音，不會50音也會唸 左右頁對照解說： 左頁：看到這個字，你可能會猜錯意義的漢字 例如：日文的「天井」，其實是 →「天花板」。 天地無用」其實是指 →「不可倒放」。 左頁整理出容易造成誤解、無法見字辨意的詞彙。背完左頁，挑戰1級沒問題！ 右頁：一不小心，你可能會寫錯的漢字 例如：「天?te.ppe.n」的「?pe
.n」，可能會寫錯成中文的「邊」，但寫法卻不同。 例如：「天□川a.ma.no.ga.wa」有假名「□no」，一不小心，可能會漏寫、寫錯。 右頁整理出容易寫錯的漢字，並在漢字的右上方標出中文相似字，可對照辨識中日字形的不同。 獨家設計！易錯漢字＆衍生單字 總整理：總整理：1. 易錯漢字：彙整本書出現過的「容易寫錯的漢字」，可總複習易錯漢字。2. 衍生單字：列出易錯漢字的衍生單字，可學習字典查不到的衍生單字。 例如：從「?」可以查到 → 發音：「□□su.u」、「□□zu.u」 字首易錯的衍生單字：「□式su.u.shi.ki」、「□日su.u.ji.tsu」… 字尾易錯的衍
生單字：「日□ni.ssu.u」、「算□sa.n.su.u」… 作者簡介張嘉萍 東吳大學外國語文學院日本語文學系畢業。日本茨城大學教育學研究所碩士。曾從事技術文件翻譯、日本語家教、日語會話講師、雜誌社特約翻譯。現為專職日翻中譯者。著作： ● 用聽的學日文會話 ● 用聽的學日文文法 ● 用聽的學日文漢字 ● 用聽的學旅遊日語 ● 用聽的學日文會話Mini Book ● 用聽的學日文文法Mini Book 田中祥子 1978年日本千葉大學文學部卒業。來台從事日本語口譯、家教、日語會話講師。現為專職中翻日譯者。著作： ● 日本媽媽教的【平假名＆片假名】正確寫法 ● 用聽的
學日文會話 ● 用聽的學日文文法 ● 用聽的學日文漢字 ● 用聽的學旅遊日語 ● 日語會話萬用手冊 ● 日語短句萬用手冊 ● 旅遊日語萬用手冊 ● 日語短句萬用手冊-能表達/能聽懂【光碟版6 CD】 ● 旅遊日語萬用手冊-出國能表達/能聽懂【光碟版8 CD】 ● 用聽的學日文會話Mini Book ● 用聽的學日文文法Mini Book 本書特色...................004目錄 .........................008PART 1 .................012最容易猜錯、寫錯的1100個漢字< 1畫 >一（1）
014一（2） 016< 2畫 >二 018人 020< 3畫 >下 022上 024口 026女 028大（1） 030 大（2） 032小 034中 036不（1） 038不（2） 040 < 4畫 >手（1） 042手（2） 044公 046? 048世 050心 052日 054月 056木 058水 060火 062天 064< 5畫 >引 066平 068出（1） 070 出（2） 072 本 074主 076外 078生 080目 082< 6畫 >再 084先（1） 086 先（2） 088 全 090 早 092氣（1） 094 氣（2） 096 年 098名
100地 102有 104自 106< 7畫 >作 108別 110□ 112見（1） 114 見（2） 116 足 118身 120< 8畫 >和 122國 124學 126實 128空 130物 132知 134長 136金 138非 140< 9畫 >風 142前 144□s 146急 148相 150食 152< 10畫 >高 154借 156真 158家 160原 162通 164連 166特 168時 170根 172記 174< 11畫 >脫 176惡（1） 178 堊（2） 180 商 182密 184 186產
188< 12畫 >御（1） 190 御（2） 192 割 194運 196最 198朝 200無（1） 202 無（2） 204 開 206燒 208< 13畫 >□s 210寢 212新 214電 216試 218意 220暗 222< 14畫 >□s 224鼻 226< 15畫 >□s 228熱 230< 16畫 >藥 232 PART 2 ...........236易錯漢字&衍生單字 總整理
中文相似字進入發燒排行的影片
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是不是時常會聽到一些韓文字和中文很像呢？
其實在韓文裡有些單字真的和中文發音很相似，意思也會差不多
所以今天就和大家分享這個 韓文＝中文 的韓文～～希望大家會喜歡
韓語真的沒有想像中的難。。。只要注意聽就可以大概猜出該韓文的意思了
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用於線上手寫中文辨認之文字變形技術
為了解決中文相似字 的問題，作者賴元弼 這樣論述：
線上手寫中文輸入是一種方便、易於使用、有效率的即時輸入工具，現已廣泛用於個人數位助理、平板電腦上。由於書寫文字時字形變動性大，每個人各有不同的書寫風格，加上連筆與非連筆等差異，使得手寫中文辨認技術成為一項頗具難度的研究課題。文字變形可視為手寫中文辨認的前處理步驟，用於保留手寫文字的不變結構特徵。近年來有多種文字變形方法被相繼提出，如Global Affine Transformation (GAT)、Local Affine Transformation (LAT)、Stroke-Based Affine Transformation (SAT)等，這些方法有的未考慮區域特徵，有的採用跨筆劃
區域特徵，有的採用跨字根區域特徵，未能充分利用中文字型之結構優勢。緣此，我們提出了一種新的文字變形方法，稱為Radical-Based Affine Transformation (RAT)，以字根(radical) 作為文字變形的依據。由於字根為中文字組成之基礎，是一種比筆劃更有利的結構特徵，因此文字變形更有效率且正確。本手寫中文辨認系統係由三大部分組成，首先採用改良的Wakahara ISDM法進行粗分類，選出10個可能的候選字，隨後以模糊筆劃聚合法進行字根擷取。最後，採用RAT法做最終的辨認。實驗結果顯示，RAT法可以非常有效地保留字形的不變特徵，更進一步拉近可能的候選標準字與測試字之間
的字間距離。實測時，我們採用了10組(各200字)共2000字的測試樣本，獲得了97.2%的辨認成功率，驗證了RAT法的可行性。本論文中另一主要結果為使用者適應模板(UAT)法，此法可用於學習使用者之書寫風格。實驗結果顯示，UAT法對於辨認相似字形是相當有效的。
類神經網路於文件結構分析之探討─以XML為例
為了解決中文相似字 的問題，作者洪森杰 這樣論述：
一般文件數位化的處理，是將文件經過掃描後，再利用OCR辨識軟體轉換為數位化的資料，是最有效且快速的方法；但是這些數位化的資訊仍然無法滿足實際的需求，因為在經過文件影像分析與OCR的過程後，文件的結構消失殆盡，對於數位文件的呈現與存取產生嚴重的影響。此外，若能轉換為國際標準通用格式，即能透過網路無遠弗屆得到正確的訊息。 本論文提出運用文件的版面知識（Layout knowledge），利用類神經網路的學習能力做文件結構分析，辨識與分類出文件的組成元素；最後依據文件型別定義（Document Type Definition, DTD）貼上標記（tag），產生可擴展標示語言(e
Xtensible Markup Language, XML )文件實例。轉換為XML文件後，使得文件的結構與格式均獲得一致化的標準，且可透過網路傳遞訊息，以期達到無紙化的目標。 本方法經過實例驗證，結果正確率最高可達94.44%，證實其方法之可行性。以文件的版面結構資訊，類神經網路方法來分析文件結構，為文件結構分析提供新的觀念與作法。產生結構化的文件資訊，便於文件查閱、更新等，增強文件的再用性（Reuse），可作為文件自動化處理的參考。