RU2016135372A - Способ и устройство определения коэффициента правильного распознавания - Google Patents
Способ и устройство определения коэффициента правильного распознавания Download PDFInfo
- Publication number
- RU2016135372A RU2016135372A RU2016135372A RU2016135372A RU2016135372A RU 2016135372 A RU2016135372 A RU 2016135372A RU 2016135372 A RU2016135372 A RU 2016135372A RU 2016135372 A RU2016135372 A RU 2016135372A RU 2016135372 A RU2016135372 A RU 2016135372A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- sequence
- recognition
- characters
- standard
- character
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/01—Assessment or evaluation of speech recognition systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/279—Recognition of textual entities
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/08—Speech classification or search
- G10L15/10—Speech classification or search using distance or distortion measures between unknown speech and reference templates
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/005—Language recognition
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/28—Constructional details of speech recognition systems
Claims (54)
1. Способ определения коэффициента правильного распознавания, содержащий этапы, на которых:
получают строку символов, получаемую при распознавании голоса, и стандартный результат распознавания, соответствующий строке символов, при этом стандартный результат распознавания содержит символы фонетического типа и символы типа китайских иероглифов;
делят строку символов согласно типу символов в строке символов для генерирования последовательности символов, при этом, если строка символов содержит фонетические символы, ряд фонетических символов, представляющих собой одно завершенное значение, отделяют в элемент распознавания;
вычисляют кратчайший вариант расстояния между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания, сгенерированной посредством разделения стандартного результата распознавания;
получают оптимальный результат совмещения между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания согласно вычисленному кратчайшему варианту расстояния; и
определяют коэффициент правильного распознавания последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания согласно оптимальному результату совмещения между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания, при этом коэффициент правильного распознавания включает в себя коэффициент распознавания ошибок фонетических символов и коэффициент распознавания ошибок китайских иероглифов.
2. Способ по п. 1, в котором на этапе деления строки символов согласно типу символов в строке символов для генерирования последовательности символов:
для любого символа в строке символов, если тип упомянутого любого символа является китайским иероглифом, определяют упомянутый любой символ в качестве элемента распознавания; а когда упомянутый любой символ является фонетическим символом, если упомянутый любой символ не является первым символом в строке символов и упомянутый любой символ расположен между двух символов пробела, или упомянутый любой символ является первым символом в строке символов, а следующая позиция относительно упомянутого любого символа является символом пробела, определяют упомянутый любой символ в качестве элемента распознавания, в противном случае определяют местоположение двух ближайших символов пробела относительно упомянутого любого символа соответственно и определяют все символы между обнаруженными двумя символами пробела в качестве элемента распознавания;
сортируют соответственно определенные элементы распознавания согласно положениям определенных элементов распознавания в строке символов; и
определяют отсортированные элементы распознавания в качестве последовательности символов.
3. Способ по п. 2, в котором на этапе вычисления кратчайшего варианта расстояния между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания:
создают двумерную сетку, в которой первое измерение двумерной сетки представляет собой элементы распознавания в последовательности символов, а второе измерение двумерной сетки представляет собой элементы распознавания в последовательности стандартного результата распознавания;
подсчитывают количество случаев ошибки каждого типа, соответствующее каждому элементу двумерной сетки соответственно в направлении слева направо и сверху вниз в двумерной сетке, при этом количество случаев ошибки данного типа представляет собой сумму количества случаев ошибки данного типа в предыдущем элементе сетки, соответствующем данному типу ошибки, и количества случаев ошибки данного типа элемента распознавания, соответствующего элементу сетки, относительно стандартного элемента, причем предыдущий элемент сетки представляет собой элемент сетки, граничащий с текущим элементом сетки, на который указывает указатель поиска с возвратом, соответствующий данному типу ошибки;
добавляют подсчитанное количество случаев ошибки каждого типа, соответствующее каждому элементу двумерной сетки в двумерной сетке, к соответствующему элементу сетки;
выбирают элемент сетки в последней строке и последнем столбце двумерной сетки и определяют такой из соответствующих типов ошибок, соответствующих выбранному элементу сетки, который имеет наименьшее количество случаев; и
определяют количество случаев определенного типа ошибки в качестве кратчайшего варианта расстояния между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания.
4. Способ по п. 3, в котором на этапе получения оптимального результата совмещения между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания:
выполняют для каждого элемента сетки в двумерной сетке операции, на которых:
определяют такой из соответствующих типов ошибок, соответствующих выбранному элементу сетки, который имеет наименьшее количество случаев; определяют количество случаев определенного типа ошибки в качестве наименьшего количества случаев ошибок, соответствующего элементу сетки; и получают указатель поиска с возвратом, соответствующий определенному типу ошибки;
определяют набор отношений совмещения между соответствующими элементами распознавания, соответствующими последовательности символов, и соответствующими стандартными элементами, соответствующими стандартному результату распознавания, согласно направлению, указанному указателем поиска с возвратом, полученному в каждом элементе сетки, начиная с элемента сетки, соответствующего кратчайшему варианту расстояния в двумерной сетке; и
определяют определенный набор отношений совмещения между соответствующими элементами распознавания, соответствующими последовательности символов, и соответствующими стандартными элементами, соответствующими стандартному результату распознавания, в качестве оптимального результата совмещения между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания.
5. Способ по п. 4, в котором на этапе определения коэффициента правильного распознавания последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания согласно оптимальному результату совмещения между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания:
получают тип ошибки, соответствующий каждому отношению совмещения в наборе отношений совмещения, и количество случаев упомянутого типа ошибки; и
определяют коэффициент правильного распознавания последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания согласно количеству случаев упомянутого типа ошибки, соответствующему каждому отношению совмещения в наборе отношений совмещения.
6. Способ по п. 5, в котором на этапе определения коэффициента правильного распознавания последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания согласно количеству случаев типа ошибки, соответствующему каждому отношению совмещения в наборе отношений совмещения:
выбирают отношение соответствия китайских иероглифов в наборе отношений совмещения, причем отношение соответствия китайских иероглифов включает в себя стандартные элементы китайских иероглифов; и вычисляют долю количества отношений соответствия всех ошибок распознавания в выбранном отношении соответствия к общему количеству стандартных элементов китайских иероглифов в качестве коэффициента ошибок распознавания китайских иероглифов последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания; и
выбирают отношения соответствия фонетических символов в наборе отношений совмещения, причем отношение соответствия фонетических символов включает в себя стандартные элементы фонетических символов; и вычисляют долю количества типов ошибок отношений соответствия всех ошибок распознавания в выбранном отношении соответствия к общему количеству стандартных элементов фонетических символов в качестве коэффициента ошибок фонетических символов последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания.
7. Устройство определения коэффициента правильного распознавания, содержащее:
блок получения, выполненный с возможностью получения строки символов, получаемой при распознавании голоса, и стандартного результата распознавания, соответствующего строке символов, при этом стандартный результат распознавания содержит символы фонетического типа и символы типа китайских иероглифов;
блок генерации последовательности, выполненный с возможностью деления строки символов согласно типу символов в строке символов для генерирования последовательности символов, при этом, если строка символов содержит фонетические символы, ряд фонетических символов, представляющих собой одно завершенное значение, отделяются в элемент распознавания;
блок вычисления, выполненный с возможностью вычисления кратчайшего варианта расстояния между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания, сгенерированной посредством разделения стандартного результата распознавания;
блок определения оптимального результата совмещения, выполненный с возможностью получения оптимального результата совмещения между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания согласно вычисленному кратчайшему варианту расстояния; и
блок определения коэффициента правильного распознавания, выполненный с возможностью определения коэффициента правильного распознавания последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания согласно оптимальному результату совмещения между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания, при этом коэффициент правильного распознавания включает в себя коэффициент распознавания ошибок фонетических символов и коэффициент распознавания ошибок китайских иероглифов.
8. Устройство по п. 7, в котором блок генерации последовательности выполнен с возможностью:
для любого символа в строке символов, когда тип символа упомянутого любого символа является китайским иероглифом, определения упомянутого любого символа в качестве элемента распознавания; а когда упомянутый любой символ является фонетическим символом, если упомянутый любой символ не является первым символом в строке символов и упомянутый любой символ расположен между двух символов пробела, или упомянутый любой символ является первым символом в строке символов, а следующая позиция относительно упомянутого любого символа является символом пробела, определения упомянутого любого символа в качестве элемента распознавания, в противном случае определения местоположения двух ближайших символов пробела относительно упомянутого любого символа соответственно, и определения всех символов между обнаруженными двумя символами пробела в качестве элемента распознавания;
сортировки соответственно определенных элементов распознавания согласно положениям определенных элементов распознавания в строке символов; и
определения отсортированных элементов распознавания в качестве последовательности символов.
9. Устройство по п. 8, в котором блок вычисления выполнен с возможностью:
создания двумерной сетки, в которой первое измерение двумерной сетки представляет собой элементы распознавания в последовательности символов, а второе измерение двумерной сетки представляет собой элементы распознавания в последовательности стандартного результата распознавания;
подсчета количества случаев ошибки каждого типа, соответствующего каждому элементу двумерной сетки соответственно в направлении слева направо и сверху вниз в двумерной сетке, при этом количество случаев ошибки данного типа представляет собой сумму количества случаев ошибки данного типа в предыдущем элементе сетки, соответствующего данному типу ошибки, и количества случаев ошибки данного типа элемента распознавания, соответствующего элементу сетки, относительно стандартного элемента, причем предыдущий элемент сетки представляет собой элемент, граничащий с текущим элементом сетки, на который указывает указатель поиска с возвратом, соответствующий данному типу ошибки;
добавления подсчитанного количества случаев ошибки каждого типа, соответствующего каждому элементу двумерной сетки в двумерной сетке, к соответствующему элементу сетки;
выбора элемента сетки в последней строке и последнем столбце двумерной сетки и определения такого из соответствующих типов ошибок, соответствующих выбранному элементу сетки, который имеет наименьшее количество случаев; и
определения количества случаев определенного типа ошибки в качестве кратчайшего варианта расстояния между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания.
10. Устройство по п. 9, в котором блок определения оптимального результата совмещения выполнен с возможностью:
выполнения для каждого элемента двумерной сетки операций:
определения такого из соответствующих типов ошибок, соответствующих выбранному элементу сетки, который имеет наименьшее количество случаев; определения количества случаев определенного типа ошибки в качестве наименьшего количества случаев ошибок, соответствующего элементу сетки; и получение указателя поиска с возвратом, соответствующего типу ошибки;
определения набора отношений совмещения между соответствующими элементами распознавания, соответствующими последовательности символов, и соответствующими стандартными элементами, соответствующими стандартному результату распознавания, согласно направлению, указанному указателем поиска с возвратом, полученному в каждом элементе сетки, начиная с элемента сетки, соответствующего кратчайшему варианту расстояния в двумерной сетке; и
определения определенного набора отношений совмещения между соответствующими элементами распознавания, соответствующими последовательности символов, и соответствующими стандартными элементами, соответствующими стандартному результату распознавания, в качестве оптимального результата совмещения между последовательностью символов и последовательностью стандартного результата распознавания.
11. Устройство по п. 10, в котором блок определения коэффициента правильного распознавания выполнен с возможностью:
получения типа ошибки, соответствующего каждому отношению совмещения в наборе отношений совмещения, и количества случаев упомянутого типа ошибки; и
определения коэффициента правильного распознавания последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания согласно количеству случаев упомянутого типа ошибки, соответствующему каждому отношению совмещения в наборе отношений совмещения.
12. Устройство по п. 11, в котором блок определения коэффициента правильного распознавания, выполненный с возможностью определения коэффициента правильного распознавания последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания согласно количеству случаев типа ошибки, соответствующему каждому отношению совмещения в наборе отношений совмещения, выполнен с возможностью:
выбора отношения соответствия китайских иероглифов в наборе отношений совмещения, при этом отношение соответствия китайских иероглифов включает в себя стандартные элементы китайских иероглифов; и вычисления доли количества отношений соответствия всех ошибок распознавания в выбранном отношении соответствия к общему количеству стандартных элементов китайских иероглифов в качестве коэффициента ошибок распознавания китайских иероглифов последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания; и
выбора отношения соответствия фонетических символов в наборе отношений совмещения, при этом отношение соответствия фонетических символов включает в себя стандартные элементы фонетических символов; и вычисления доли количества типов ошибок отношений соответствия всех ошибок распознавания в выбранном отношении соответствия к общему количеству стандартных элементов фонетических символов в качестве коэффициента ошибок фонетических символов последовательности символов относительно последовательности стандартного результата распознавания.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510744496.8 | 2015-11-05 | ||
CN201510744496.8A CN105653517A (zh) | 2015-11-05 | 2015-11-05 | 一种识别率确定方法及装置 |
PCT/CN2016/082140 WO2017075957A1 (zh) | 2015-11-05 | 2016-05-13 | 一种识别率确定方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2016135372A true RU2016135372A (ru) | 2018-03-07 |
RU2016135372A3 RU2016135372A3 (ru) | 2018-03-07 |
Family
ID=56482184
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016135372A RU2016135372A (ru) | 2015-11-05 | 2016-05-13 | Способ и устройство определения коэффициента правильного распознавания |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20170133008A1 (ru) |
CN (1) | CN105653517A (ru) |
RU (1) | RU2016135372A (ru) |
WO (1) | WO2017075957A1 (ru) |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106297799A (zh) * | 2016-08-09 | 2017-01-04 | 乐视控股(北京)有限公司 | 语音识别处理方法及装置 |
CN107331391A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-11-07 | 北京云知声信息技术有限公司 | 一种数字种类的确定方法及装置 |
CN108320740B (zh) * | 2017-12-29 | 2021-01-19 | 深圳和而泰数据资源与云技术有限公司 | 一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN109102797B (zh) * | 2018-07-06 | 2024-01-26 | 平安科技(深圳)有限公司 | 语音识别测试方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN109710904B (zh) * | 2018-11-13 | 2023-11-14 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于语义解析的文本准确率计算方法、装置、计算机设备 |
TWI698857B (zh) * | 2018-11-21 | 2020-07-11 | 財團法人工業技術研究院 | 語音辨識系統及其方法、與電腦程式產品 |
CN110263322B (zh) * | 2019-05-06 | 2023-09-05 | 平安科技(深圳)有限公司 | 用于语音识别的音频语料筛选方法、装置及计算机设备 |
CN110442853A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-12 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 文本定位方法、装置、终端及存储介质 |
CN110400580B (zh) * | 2019-08-30 | 2022-06-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 音频处理方法、装置、设备和介质 |
CN111862955B (zh) * | 2020-06-23 | 2024-04-23 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种语音识别方法与终端、计算机可读存储介质 |
CN111737541B (zh) * | 2020-06-30 | 2021-10-15 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 一种支持多语言的语义识别评估方法 |
CN112151014B (zh) * | 2020-11-04 | 2023-07-21 | 平安科技(深圳)有限公司 | 语音识别结果的测评方法、装置、设备及存储介质 |
CN112733524A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 浙江省方大标准信息有限公司 | 标准编号自动校正及标准状态批量核查方法、系统、装置 |
CN113257227B (zh) * | 2021-04-25 | 2024-03-01 | 平安科技(深圳)有限公司 | 语音识别模型性能检测方法、装置、设备及存储介质 |
CN115171657A (zh) * | 2022-05-26 | 2022-10-11 | 青岛海尔科技有限公司 | 语音设备的测试方法和装置、存储介质 |
CN114676685B (zh) * | 2022-05-26 | 2022-08-26 | 深圳市声扬科技有限公司 | 语音文本错误处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN117238276B (zh) * | 2023-11-10 | 2024-01-30 | 深圳市托普思维商业服务有限公司 | 一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4393648B2 (ja) * | 2000-01-11 | 2010-01-06 | 富士通株式会社 | 音声認識装置 |
TW521266B (en) * | 2000-07-13 | 2003-02-21 | Verbaltek Inc | Perceptual phonetic feature speech recognition system and method |
US20080177542A1 (en) * | 2005-03-11 | 2008-07-24 | Gifu Service Corporation | Voice Recognition Program |
US7840399B2 (en) * | 2005-04-07 | 2010-11-23 | Nokia Corporation | Method, device, and computer program product for multi-lingual speech recognition |
KR100717385B1 (ko) * | 2006-02-09 | 2007-05-11 | 삼성전자주식회사 | 인식 후보의 사전적 거리를 이용한 인식 신뢰도 측정 방법및 인식 신뢰도 측정 시스템 |
JP4393494B2 (ja) * | 2006-09-22 | 2010-01-06 | 株式会社東芝 | 機械翻訳装置、機械翻訳方法および機械翻訳プログラム |
KR100925479B1 (ko) * | 2007-09-19 | 2009-11-06 | 한국전자통신연구원 | 음성 인식 방법 및 장치 |
CN101996631B (zh) * | 2009-08-28 | 2014-12-03 | 国际商业机器公司 | 用于对齐文本的方法和装置 |
JP5697860B2 (ja) * | 2009-09-09 | 2015-04-08 | クラリオン株式会社 | 情報検索装置,情報検索方法及びナビゲーションシステム |
US8515751B2 (en) * | 2011-09-28 | 2013-08-20 | Google Inc. | Selective feedback for text recognition systems |
CN102723080B (zh) * | 2012-06-25 | 2014-06-11 | 惠州市德赛西威汽车电子有限公司 | 一种语音识别测试系统及方法 |
US20160005150A1 (en) * | 2012-09-25 | 2016-01-07 | Benjamin Firooz Ghassabian | Systems to enhance data entry in mobile and fixed environment |
JP6400936B2 (ja) * | 2014-04-21 | 2018-10-03 | シノイースト・コンセプト・リミテッド | 音声検索方法、音声検索装置、並びに、音声検索装置用のプログラム |
CN103996021A (zh) * | 2014-05-08 | 2014-08-20 | 华东师范大学 | 一种多字符识别结果的融合方法 |
CN103942347B (zh) * | 2014-05-19 | 2017-04-05 | 焦点科技股份有限公司 | 一种基于多维度综合词库的分词方法 |
CN104462058B (zh) * | 2014-10-24 | 2018-10-02 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 字符串识别方法及装置 |
CN104318921B (zh) * | 2014-11-06 | 2017-08-25 | 科大讯飞股份有限公司 | 音段切分检测方法及系统、口语评测方法及系统 |
-
2015
- 2015-11-05 CN CN201510744496.8A patent/CN105653517A/zh active Pending
-
2016
- 2016-05-13 RU RU2016135372A patent/RU2016135372A/ru not_active Application Discontinuation
- 2016-05-13 WO PCT/CN2016/082140 patent/WO2017075957A1/zh active Application Filing
- 2016-08-02 US US15/226,169 patent/US20170133008A1/en not_active Abandoned
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2016135372A3 (ru) | 2018-03-07 |
CN105653517A (zh) | 2016-06-08 |
US20170133008A1 (en) | 2017-05-11 |
WO2017075957A1 (zh) | 2017-05-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2016135372A (ru) | Способ и устройство определения коэффициента правильного распознавания | |
CN107633250B (zh) | 一种文字识别纠错方法、纠错系统及计算机装置 | |
EP2991004B1 (en) | Method and apparatus for labeling training samples | |
Liu et al. | NET–a system for extracting web data from flat and nested data records | |
CN102393850B (zh) | 一种汉字字形认知相似度确定方法 | |
US10192028B2 (en) | Data analysis device and method therefor | |
KR20150070171A (ko) | 스트링 변환의 귀납적 합성을 위한 랭킹 기법 | |
RU2016152191A (ru) | Понимание таблиц для поиска | |
US20080263021A1 (en) | Methods of object search and recognition | |
RU2011103185A (ru) | Способ определения местоположения из кодированных данных, представляющих его | |
JP5708495B2 (ja) | 辞書作成装置、単語収集方法、及び、プログラム | |
CN106484132B (zh) | 一种输入纠错方法和输入法装置 | |
GB2580559A (en) | Inclusion dependency determination in a large database for establishing primary key-foreign key relationships | |
JP2020035473A5 (ru) | ||
JP2019503541A (ja) | 電子データ構造から属性を抽出するための注釈システム | |
CN103996021A (zh) | 一种多字符识别结果的融合方法 | |
Reuveni | Catalan's trapezoids | |
US20150356173A1 (en) | Search device | |
KR20200102919A (ko) | 오류를 정정하는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체 | |
RU2014143789A (ru) | Способ (варианты) и электронное устройство (варианты) определения расположения точки относительно первого многоугольника в многомерном пространстве | |
KR101113787B1 (ko) | 텍스트 색인 장치 및 방법 | |
US9792688B2 (en) | Position detection device | |
RU2004115749A (ru) | Неограниченная языком компьютеризованная кодирующая-декодирующая система и способ | |
CN115546810B (zh) | 图像元素类别的识别方法及装置 | |
KR101525303B1 (ko) | 염기 서열 정렬 시스템 및 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FA94 | Acknowledgement of application withdrawn (non-payment of fees) |
Effective date: 20190128 |