[发明专利]语义识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910137315.3 | 申请日： | 2019-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN109993057A | 公开（公告）日： | 2019-07-09 |
| 发明（设计）人： | 周罡 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F17/27;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于语义解析技术领域，提供一种语义识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待识别手写文本行图像；将所述待识别手写文本行图像输入至训练好的卷积循环神经网络模型中进行分析，得到训练好的卷积循环神经网络模型输出的，所述待识别手写文本行图像中每个待识别文字对应的备选文字概率分布；根据每个待识别文字对应的所述备选文字概率分布，确定每个待识别文字对应的目标备选文字集合；通过预设的词向量word2vec模型，对每个待识别文字对应的所述目标备选文字集合进行语义分析，以确定语义分析结果。本发明能够提高对手写文本行图像的识别精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 文本行图像 备选文字 手写 计算机可读存储介质 循环神经网络 概率分布 语义识别 卷积 集合 语义分析结果 语义分析 语义解析 词向量 预设 输出 分析 | ||
【主权项】：
1.一种语义识别方法，其特征在于，所述语义识别方法包括以下步骤：获取待识别手写文本行图像；将所述待识别手写文本行图像输入至训练好的卷积循环神经网络模型中进行分析，得到训练好的卷积循环神经网络模型输出的，所述待识别手写文本行图像中每个待识别文字对应的备选文字概率分布；根据每个待识别文字对应的所述备选文字概率分布，确定每个待识别文字对应的目标备选文字集合；通过预设的词向量word2vec模型，对每个待识别文字对应的所述目标备选文字集合进行语义分析，以确定语义分析结果。
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