[发明专利]合同信息提取方法、装置、计算机设备、介质和程序产品

权利要求书

1.一种合同信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待进行信息提取的影像数据；

对所述影像数据进行文本提取得到目标文本数据；

获取训练得到的提取模型；

根据所述提取模型对所述目标文本数据进行信息提取得到合同信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述影像数据进行文本提取得到目标文本数据，包括：

识别所述影像数据对应的初始文本数据；

对所述初始文本数据中的各字符进行排序，得到排序后的文本数据；

判断所述排序后的文本数据是否满足语义要求；

若所述排序后的文本数据满足所述语义要求，将所述排序后的文本数据作为所述影像数据对应的文本数据；

若所述排序后的文本数据不满足所述语义要求，则返回所述识别所述影像数据对应的初始文本数据的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述初始文本数据中的各字符进行排序，包括：

获取所述初始文本数据中各字符对应的字符坐标；

根据所述字符坐标对所述各字符进行排序。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取训练得到的提取模型之前，还包括：

获取样本影像数据；

对所述样本影像数据进行文本提取得到样本文本数据；

对所述样本文本数据进行预处理，得到预处理文本数据，所述预处理包括数据清洗、数据转换、语义筛选中的至少一个；

对所述预处理文本数据进行数据标注处理，得到所述预处理文本数据中各字符对应的标注类别；

根据所述标注类别以及对应的所述预处理文本数据，进行模型训练得到提取模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述标注类别以及对应的所述预处理文本数据，进行模型训练得到提取模型，包括：

将所述预处理文本数据输入至提取模型，得到预测类别，所述预测类别包括所述预处理文本数据中各字符对应的数据类别；

获取所述预测类别与所述标注类别对应的类别误差；

根据所述类别误差对所述提取模型进行参数优化，直至所述类别误差达到预设要求。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述提取模型对所述目标文本数据进行信息提取得到合同信息，包括：

将所述目标文本数据输入至所述提取模型，得到所述目标文本数据中各字符对应的目标数据类别；

获取与所述预设类别相同的所述目标数据类别对应的目标文本数据，得到合同信息。

7.一种合同信息提取装置，其特征在于，所述装置包括：

影像获取模块，用于获取待进行信息提取的影像数据；

文本获取模块，用于对所述影像数据进行文本提取得到目标文本数据；

模型获取模块，用于获取训练得到的提取模型；

信息提取模块，根据所述提取模型对所述目标文本数据进行信息提取得到合同信息。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。