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公开(公告)号：CN117197603A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202210601232.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V30/40 , G06V30/41 , G06V30/413
Abstract: 本发明提供了一种文档结构化识别方法。所述方法包括：收集所需提取版面的文档，对文档进行简单的标注，同时对模型进行训练；将文档拍照，对其进行文字检测与文字识别，获取文字位置信息与文字内容信息；将获得的文本信息输入到多模态神经网络，融合文本的语义信息和文字位置信息，提取得到不同模态的特征；将所述不同模态的特征进行自适应加权融合，分析出每一个文字所属的结构化类别属性；将结构化类别属性一致的文字进行整理，分别获得不同类型下的文字集合；将不同类别下的文字信息进行整理，获得文档中的结构化分析数据；整理获得最终的结构化识别结果。本发明可以保证检测精度，减少大批量处理文档所需的人力物力。
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