基于惯性测量单元的在线手写识别技术能够识别在不同书写表面上收集的输入信号，但在字符分布不均和写作者间的变异性方面仍面临挑战。研究系统性地探讨了两种应对策略：子词标记化和基于连接的数据显示增强。在OnHW-Words500数据集上的实验结果显示，处理写作者间和写作者内变异性存在明显的差异。在写作者独立分割中，通过二元标记化实现的结构抽象显著提高了对未见书写风格的识别性能，将词错误率（WER）从15....