[发明专利]基于深度学习模型创建纸质文档结构化数据的方法和终端有效
| 申请号： | 201910074335.0 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109800761B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 陈文传;郝占龙;林玉玲 | 申请（专利权）人： | 厦门商集网络科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V30/148 | 分类号： | G06V30/148;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所(普通合伙) 35001 | 代理人： | 何小星 |
| 地址： | 361000 福建省厦*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习模型创建纸质文档结构化数据的方法和终端，通过预设文档训练样本集；文档样本集中的每一样本包括纸质文档OCR识别结果和与所述纸质文档OCR识别结果对应的标注文档；所述标注文档记录所述纸质文档OCR识别结果中每一关键字段的位置信息和类别信息；使用所述训练样本集训练预设的第一深度学习模型，得到第二深度学习模型；所述第二深度学习模型分析第一纸质文档OCR识别结果，得到所述第一纸质文档OCR识别结果中每一关键字段的位置信息和类别信息；根据所述第一纸质文档OCR识别结果中每一关键字段的位置信息和类别信息创建与所述第一纸质文档OCR识别结果对应的结构化文档。实现了提高纸质文档OCR识别结果转换为结构化文档的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 创建 纸质 文档 结构 数据 方法 终端 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习模型创建纸质文档结构化数据的方法，其特征在于，包括：S1、预设文档训练样本集；所述训练样本集中的每一样本包括纸质文档OCR识别结果和与所述纸质文档OCR识别结果对应的标注文档；所述标注文档记录所述文档OCR识别结果中每一关键字段的位置信息和类别信息；S2、使用所述训练样本集训练预设的第一深度学习模型，得到第二深度学习模型；S3、所述第二深度学习模型分析第一纸质文档OCR识别结果，得到所述纸质文档OCR识别结果中每一关键字段的位置信息和类别信息；S4、根据所述第一纸质文档OCR识别结果中每一关键字段的位置信息和类别信息创建与所述第一纸质文档OCR识别结果对应的结构化文档。
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