[发明专利]基于分割和图卷积神经网络的表格跨模态信息提取方法有效
| 申请号： | 202110538646.5 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113239818B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 查凯;严骏驰;洪瑄锐 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06V30/413 | 分类号： | G06V30/413;G06V30/146;G06V30/148;G06V30/19;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于图像分割和图卷积神经网络的表格图像跨模态信息提取方法，通过收集整理金融场景中经常使用的无边框表格作为训练数据集，提出了新的表格识别的方法，开发了相应模型，提高了对表格特别是对无边框表格的识别准确率。本发明只需要对表头和属性区域进行图结构构建，降低问题的复杂度，提高了模型预测的准确率，也减少了计算的开销。节点信息中嵌入了文本信息、节点坐标信息、节点图像信息，同时使用了整个表格的图像信息，提高了模型在无边框情况下的对表格结构的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分割 图卷 神经网络 表格 跨模态 信息 提取 方法 | ||
【主权项】：
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