OCR也叫作光学字符识别，主要用到了CNN来提取特征以及RNN来对序列进行分析相关性，这两者后来就结合而成了CRNN。然后还用CTC(Connectionist temporal classification)作为损失函数来解决对齐问题。CNN简介卷积神经网络里有一个概念叫做感受野。感受野是用来表示网络内部不同神经元对图像的感受范围，也就是在CNN中表示原图的区域大小，那是因为CNN关注局部像素的
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2023-12-06 20:42:48
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作为计算机视觉领域的一个分支，OCR对于人机交互相当具有重要性。
在人机交互方面，大多人想到的都是语音交互，毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式，且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。
但是，我们也不得不忽视这样一个事实：我们每天都被文字所包围，像每天办公的文件、上课的板书、商品的介绍等等都是由文字组成的，并且这些文字在某
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2024-06-15 09:13:10
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## 了解OCR与NLP的区别
在现代技术中，光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）是两个非常重要的领域。虽然它们看似相似，但实际上功能上有所不同。让我们逐步了解这两个概念及其实现流程。
### 整体流程
以下表格概述了从OCR到NLP的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --------- | -
1.ERNIE 1.0 完成快递单信息抽取命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决定了下游任务的效果，是NLP中的一个基础问题。在NER任务提供了两种解决方案，一类LSTM/GRU + CRF，通过RNN类的模型来抽取底层文本的信息，而CRF(条件随机场)模型来学习底层Token之间的联系；另外一类是
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2024-02-28 14:20:39
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OCR光学字符的识别基本介绍。OCR技术属于自动识别技术的一个分支，自动识别技术包括语音识别，无线电频率，磁条，光学字符识别等。OCR历史。 （1）1870 波兰人P. Nipkow发明了顺序扫描仪。 （2）1950中期，OCR机器开始商业化，开始出现OCR阅读机 （3）之后的发展中OCR技术从智能对特定字母识别，识别的数量有所限制，到之后能够渐渐识别上柜打印字符，到第三代能后识别文件质量较低的字
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2024-01-10 18:06:52
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我是Sonhhxg_柒文章目录OCR 任务的种类打印文本和 PDF 到文本的图像手写文本到文本的图像环境中的文本图像到文本目标文本图像关于不同书写系统的注意事项问题陈述和约束计划项目实施解决方案测试和测量解决方案以模型为中心的指标审查结论到目前为止，我们已经处理了存储为文本数据的写作。但是，大部分写入的数据都存储为图像。要使用这些数据，我们需要将其转换为文本。这与我们的其他 NLP 问题不同。在这
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2023-09-25 18:43:43
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OCR系统主要依赖于特征的提取以及字符本身的区分性，OCR分为线下的和在线的。线下的就是输入图片进行扫描，线上的就是手写文字，线上的识别依赖于笔触速度、方向角、轨迹点等等，尽管字符被区分开来，但是线上被认为复杂度较大。 OCR技术在1940年就已经出现了。最开始，研究者使用SVM、决策树、随机森林、KNN等等来做机器学习的OCR，后来延展到CNN、RNN、LSTM的深度学习方法。 目前两种主流的深
光学字符识别（OCR）是一种从扫描的文档中提取数据的技术，目前广泛应用于各类对接传统政务、商务的机器人流程自动化领域，该技术准确性取决于输入图像的质量。壹沓科技认识到OCR在实际的应用中面临的一个重要挑战为：当字符级精度稍微下降时，字级精度下降显著。相关研究表明：当字符级精度达到98%时，OCR技术提取的错误单词将达到10-20%。正如下图所示。 ▲Yaln
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2023-12-30 22:11:18
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1. 简介OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是计算机视觉重要方向，传统的OCR一般面向扫描文档类对象，现在的OCR是指场景文字识别（Scene Text Recogntion，STR）主要面向自然场景。2. 前沿算法2.1 文本检测文本检测是定位出输入图像中的文字区域。可以将文本检测作为目标检测中的一个特定场景，基于通用目标检测算法进行改进适配，如T
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2023-08-14 15:52:01
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所谓自动文摘就是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘，文摘是全面准确地反映某一文献中心内容地简单连贯的短文。常用方法是自动摘要将文本作为句子的线性序列，将句子视为词的线性序列。 灵玖NLPIRParser智能摘要是通过网页文本特殊的标签将需要的数据提供给搜索引擎，并在搜索结果中按照既定的模版展现的实现形式，目的是为了提升搜索结果的体验。 NLPIRParser智能摘要能够实现文本内容的精简
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2023-08-21 22:38:36
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本次PaddleOCR最新发版，带来四大重磅升级，包括：发布超轻量OCR系统PP-OCRv3：中英文、纯英文以及多语言场景精度再提升5% - 11%！发布半自动标注工具PPOCRLabelv2：新增表格文字图像、图像关键信息抽取任务和不规则文字图像的标注功能。发布OCR产业落地工具集：打通22种训练部署软硬件环境与方式，覆盖企业90%的训练部署环境需求。.NET使用示例安装PM> Insta
编者按：NLG——自然语言生成，是近年AI领域最受关注的前沿方向之一，也是争议和论辩最激烈的领域之一，甚至去年还引发过2位AI大神的隔空激辩。但对于更多关注者来说，可能首要任务还是在于追本溯源，知道NLG究竟是什么？原理如何？能做及不能做什么？所以我们推荐这篇不错的专家专栏，原作者是AI创业公司百炼智能——或者说他们就是NLG领域的纵深前行者，核心创始团队源自北大天网实验室，在AI领域从业多年，而
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2023-12-01 12:31:17
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# OCR与NLP：从文字识别到自然语言处理
## 引言
文字识别（Optical Character Recognition，OCR）和自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是两个独立但密切相关的领域。OCR技术专注于将图像中的文本转换为计算机可处理的文本数据，而NLP技术则致力于对自然语言进行理解和处理。本文将介绍OCR和NLP的基本概念，并结合代码
原创
2023-08-12 13:13:01
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# NLP、知识图谱与OCR的区别
在如今的信息时代，数据的处理和理解变得越来越重要，其中自然语言处理（NLP）、知识图谱与光学字符识别（OCR）是三项关键技术。尽管它们在某种程度上关联，但它们的功能和应用却是截然不同的。本文将深入探讨这三者之间的关系，并通过代码示例以及图示来帮助读者更好地理解。
## 自然语言处理（NLP）
自然语言处理（NLP）是计算机与人类语言之间的交互领域。它使计算
原创
2024-09-11 06:40:37
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1.基础概念自然语言处理（Nature Language Processing，NLP）是一门融合了计算机科学，人工智能以及语言学的交叉学科。2.研究目标通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标——理解人类语言或人工智能。 3.自然语言的处理层次语音、图像和文本自然语言处理系统的输入源一共有3个，语音，图像和文本，但前两者存储的信息总量没有文本多，所以需要先转换为文本再处理，
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2023-08-14 13:46:25
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目录一、论文阅读二、代码实现三、结果讨论一、论文阅读 OCR识别技术在流程上，可以分为：1.CNN抽取图像特征；2.RNN/BiLSTM组合上下文信息特征；3.对齐标签目标函数产生Loss训练整个网络。见下图所示：  
# 使用OCR与NLP的步骤指南
在当今的信息时代，将图像中的文字识别出来并进行自然语言处理变得越来越重要。通过OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）和NLP（Natural Language Processing，自然语言处理），你可以从图像中提取文本并进行分析。下面是实现这一过程的整体流程，以及每一步所需要执行的代码示例和说明。
## 整体流程
一、背景随着集团业务的高速发展以及集团对用户群体信用要求的提高，证件审核成为业务中必不可少的一个环节。譬如：支付宝需要对用户的身份证信息进行审核，1688需要对卖家的营业执照进行审核。此外，还有一些业务涉及的是需要专业人士才有足够能力进行审核的信用证和保单。近年来，人工智能在越来越多的任务中的表现已经超过了人类。如果能将AI引入审核场景，实现智能审核，将大大提高审核的效率。智能审核相比人工审核具有
OCRpipelineOCR识别原理人工数据层级分析 pipelinepipeline是解决一个机器学习任务的各项步骤及其执行顺序，以photo OCR为例： Photo OCR可以分为文本识别，字符分割和字符识别三个过程，依次完成，就如同管道一样，依次向前OCR识别原理选择一定像素长度和宽度的方框，自顶向下，自左向右以几个像素单位逐渐扫描整个图片对扫描得到的图片进行判断，是否为文本 图中，y=
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2024-06-07 15:16:31
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# 实现 NLP 与 OCR 的完整流程指南
## 简介
在今天，随着人工智能技术的迅猛发展，NLP（自然语言处理）与OCR（光学字符识别）成为了重要的技术领域。结合这两项技术，我们可以从图像中提取文本并进行进一步的语言处理。本文将为你详细讲解如何实现这一过程，包括步骤、代码示例以及图表展示。
## 流程概述
下面是实现NLP与OCR的主要步骤：
| 步骤 | 说明
