[发明专利]题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置

权利要求书

1.一种题目拆分模型训练方法，其特征在于，包括：

获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；

所述文本行基准类别的获取步骤包括：

获取所述训练待拆分题目图片的各个文本区域的文本区域基准类别，所述文本区域包括至少一个所述文本行；

根据各个所述文本区域的各个所述文本区域基准类别，获取所述文本区域中各个文本行的所述文本行基准类别；

根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；

根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。

2.如权利要求1所述的题目拆分模型训练方法，其特征在于，所述文本行基准类别包括问题文本行位置类别，所述文本区域基准类别包括问题文本区域位置类别。

3.如权利要求2所述的题目拆分模型训练方法，其特征在于，所述问题文本行位置类别包括：题目第一行、题目中间行、题目结束行及单独题目行。

4.如权利要求2所述的题目拆分模型训练方法，其特征在于，所述问题文本区域位置类别包括：题目开始、题目中间、题目结束、单独题目。

5.如权利要求2所述的题目拆分模型训练方法，其特征在于，所述文本行基准类别还包括标题文本行位置类别，所述文本区域基准类别还包括标题文本区域位置类别。

6.如权利要求5所述的题目拆分模型训练方法，其特征在于，所述标题文本行位置类别包括：标题第一行、标题中间行、标题结束行及单独标题行。

7.如权利要求5所述的题目拆分模型训练方法，其特征在于，所述标题文本区域位置类别包括：标题开始、标题中间、标题结束、单独标题。

8.如权利要求2所述的题目拆分模型训练方法，其特征在于，所述文本区域基准类别还包括：页眉和页脚。

9.如权利要求1-8任一项所述的题目拆分模型训练方法，其特征在于，所述根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型的步骤包括：

根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征，利用题目拆分模型，获取所述训练待拆分题目图片的各个所述文本行的文本行预测类别；

根据所述文本行预测类别和所述文本行基准类别的损失调整所述题目拆分模型的参数，直至所述损失满足损失阈值，得到训练完成的所述题目拆分模型。

10.如权利要求9所述的题目拆分模型训练方法，其特征在于，所述根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征，利用题目拆分模型，获取所述训练待拆分题目图片的各个所述文本行的文本行预测类别的步骤包括：

利用所述题目拆分模型，获取所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征及所述文本行内容特征的融合特征，根据所述融合特征，获取所述训练待拆分题目图片的各个所述文本行的文本行预测类别。

11.一种题目拆分方法，其特征在于，包括：

获取预测待拆分题目图片；

利用通过如权利要求1-10任一项所述的题目拆分模型训练方法训练得到的题目拆分模型，对所述预测待拆分题目图片进行题目拆分，得到各文本行的文本行拆分类别。

12.如权利要求11所述的题目拆分方法，其特征在于，还包括：

根据所述文本行拆分类别，对所述预测待拆分题目图片的各个文本行进行组合和连接，得到拆分完成的各个题目。