[发明专利]一种基于图神经网络的表格结构识别方法有效
| 申请号： | 202010390152.2 | 申请日： | 2020-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN111597943B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 杨红飞;金霞;韩瑞峰 | 申请（专利权）人： | 杭州火石数智科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310053 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的表格结构识别方法，该方法将pdf文档的每一页转为图像，对每一张输入的图像，识别出表格的位置，截取出表格区域；对表格区域识别文字blob块；对每个blob找到邻近的blob集合，从而建立blob图结构；对blob图建立对偶图结构，将图结点连接预测问题转变为图结点分类问题；训练图结点分类模型；对blob之间的关系整理，得到表格的单元格结构；本发明将图神经网络应用到表格结构识别中，将表格结构识别建模为图结点分类，并加入反馈调节网络及条件随机场，对图结点分类结果进行基于表格整体结构合理性的修正，提高了识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 表格 结构 识别 方法 | ||
【主权项】：
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