[发明专利]基于深度学习的贸易合同全文关键内容跨行合并的方法在审
| 申请号： | 202111275246.6 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN113903047A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 陈加杰 | 申请（专利权）人： | 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/41 | 分类号： | G06V30/41;G06V30/42;G06V30/19;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市中科创为专利代理有限公司 44384 | 代理人： | 彭涛;刘曰莹 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的贸易合同全文关键内容跨行合并的方法，包括如下步骤：步骤S1：获取训练样本合同文件；步骤S2：提取出合同文件中的文本信息；步骤S3：对每一份合同文件的每一行进行标签标注；步骤S4：将标注好的输入模型进行训练；步骤S5：输出整个文本的合并结果。本发明的基于深度学习的贸易合同全文关键内容跨行合并的方法实现了端到端的自动训练及合并，具有高度的自动化，无需人工审核及中途干预，有利于节约人力成本，有利于减少碎片化操作，提高合并的准确程度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 贸易 合同 全文 关键 内容 合并 方法 | ||
【主权项】：
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- 本发明涉及票据检测领域，提出了一种基于复杂场景下的全角度多票据检测方法，专为金融和财务领域而设计。该方法可以准确地在复杂场景中定位和识别多张票据图片中的单一票据，由处理器实现。该方法主要包括以下步骤：首先输入多张票据的图片；接着进入第一阶段的票据朝向预测模块，该网络能够提取不同放置角度的票据图片，并生成正确朝向的票据预测结果；然后将票据的正确朝向特征图输入到下一阶段的票据检测分类模块中进行定位和识别；这两个阶段的卷积神经网络均通过端到端训练获得。目前，本发明成功解决了单张图片中包含多张票据的问题，同时能够对票据图片的朝向和种类进行准确识别分类。
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