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文字识别:关键信息提取的3种探索方法

摘要:如何通过深度学习模型来从文档图片中自动化地提取出关键信息成为一项亟待解决的挑战,受到学术界和工业界的广泛关注。 本文分享自华为云社区《技术综述十:文字识别之关键信息提取》,原文作者:小菜鸟chg 。 深度学习模型已经在OCR领域,包括文本检测和文本识别任务,获得了巨大的成功。而从文档中提取关键信息(如图1所示),其作为OCR的下游任务,存在非常多的实际应用场景。使用人力来从这些文档中提取信息是重复且费时费力的。如何通过深度学习模型来从文档图片中自动化地提取出关键信息成为一项亟待解决的挑战,受到学术界和工业界的广泛关注。下面将对近期几篇相关文章进行简要介绍,并将其分为三个类别:基于栅格(grid-based)、基于图结构(graph-based)和端到端(end-to-end)。 (a)火车票 (b)购物收据 图1 从文档图片中提取关键信息 1. 基于栅格的文档图片关键信息提取技术 该类方法基于图片像素点将图片转换为栅格表示向量,输入到深度学习网络中以学习提取关键信息。 1.1 Chargrid[1] 这篇文章指出文档中的文本间关系不仅受文本的序列顺序影响,还与文档中各文本的版式分...

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