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:           &nbsp
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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
1、什么是OCROCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业都有能力都是拿OCR
## 文本内容提取属于OCR还是NLP 在现代信息时代,我们经常会处理大量的文本数据,其中有一部分工作是从文本中提取信息。这时候就会用到OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)和NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)这两种技术。那么如何区分这两者呢? - **OCR:** OCR 主要用于从图片或扫描文件中提取文
原创 2024-06-11 04:48:34
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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
# OCRNLP: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OCRNLP的基本概念,并结合代码
原创 2023-08-12 13:13:01
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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
转载 2023-12-01 12:31:17
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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
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
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
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=
转载 2024-06-07 15:16:31
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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,
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
# 使用OCRNLP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
原创 10月前
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# 实现 NLPOCR 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NLPOCR的主要步骤: | 步骤 | 说明
原创 9月前
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# OCRNLP培训:文本识别与处理的结合 在现代的信息处理领域,光学字符识别(OCR)和自然语言处理(NLP)是两项极为重要的技术。OCR用于将图像中的文本转换为可读的文本数据,而NLP则致力于理解和处理人类语言。通过将二者结合,企业可以将图像中的信息提取出来,并进行深入的文本分析。本篇文章将介绍OCRNLP的基本理论,并通过代码示例展示这一流程。 ## 基本概念 OCR(Optica
原创 2024-10-16 05:48:40
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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
转载 2024-02-28 14:20:39
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目录一、OCR简介1.1、OCR是什么?1.2、OCR的使用场景1.3、OCR的技术难点二、OCR前言技术2.1、文本检测2.2、文本识别2.3、文档的结构化识别2.4、其他OCR相关工作三、PaddleOCR四、想说的话Reference 一、OCR简介1.1、OCR是什么?OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是计算机视觉最重要的方向之一。传统的O
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
转载 2024-01-10 18:06:52
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从transformer开始,nlp的模型渐渐开始成为了transformer一族的天下,所以想写一个系列聊一聊在nlp中那些运用transformer的模型。作为这个系列的第一篇,就从大名鼎鼎的transformer结构开始。一、编码器(encoder)与解码器(decoder)最早提出transformer的文章是attention is all you need,研究的nlp的任务是翻译,自
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