[发明专利]基于深度学习网络的文档行分割和分类的方法及系统在审
| 申请号： | 202110790181.2 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113642401A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 汪昕;郭骏;闫科萍;潘正颐;侯大为 | 申请（专利权）人： | 常州微亿智造科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 213000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习网络的文档行分割和分类的方法及系统，包括：步骤M1：建立能够对文本进行行分割的深度学习网络模型；步骤M2：利用合成文本图片训练深度学习网络模型，得到训练后的深度学习网络模型；步骤S3：利用训练后的深度学习网络模型对文档进行行分割和分类。本发明结合样本先验概率通过A‑Res算法生成合成文本，让深度学习网络模型在合成文本上完成训练，比直方图法具备更好的行分割效果；与标注数据完成深度模型训练相比人力成本更低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 文档 分割 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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