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[发明专利]一种基于mask提高证件识别准确率的方法和相关装置-CN202011203299.2在审
发明人：张懿;姜禹;张国辉;宋晨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：方法包括：将待识别文本图像输入至训练好的证件文本识别模型中，获取与该待识别文本图像的每列图像特征分别对应的对数概率logits值分布向量；获取与该待识别文本图像对应的字符集，该字符集中包括若干个目标字符，对该对数概率logits值分布向量中非目标字符对应的logits值进行掩膜处理；然后利用softmax函数对其进行转换，得到字符类别概率分布向量，其中，掩膜处理过的logits值经过softmax函数转换后得到的字符类别概率趋近于0；最后基于各个字符类别概率分布向量确定该待识别文本图像的文本信息。通过上述方式，避免将待识别文本中不可能涉及的非目标字符识别出来，能够显著提升证件文本识别模型的识别精度。
一种基于 mask 提高证件识别准确率方法相关装置

[发明专利]一种基于多类型深度特征的中文命名实体识别方法-CN201910310766.2在审
发明人：罗森林;尹继泽;吴舟婷;潘丽敏 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-04-17 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明首先依据公开且已训练好的字符向量表，将非结构化文本中的字符替换为数值向量；其次分别提取字符级数值向量序列中的文本序列特征、字符重要度特征和上下文重要度特征；然后将每个字符对应的三个特征向量串联成一个特征向量，用线性链式条件随机场对其进行标注；最后将非结构化文本和标签序列对齐，使字符和标签按顺序一一对应，根据标签获得命名实体，表示为“实体——类别”对。本发明在Microsoft Research Asia中文命名实体识别语料上进行实验，结果表明通过引入软注意力模型和上下文注意力模型，实现了对字符重要度特征和上下文重要度特征的利用，提高了F1值。
命名实体重要度非结构化文本注意力模型深度特征数值向量特征向量多类型中文标签信息科学技术字符向量表标签序列文本序列字符替换对齐线性链语料标注串联引入计算机机场

[发明专利]词权重确定方法、装置、服务器及计算机可读存储介质-CN202011401730.4在审
发明人：付桂振;顾大中 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请提供一种词权重确定方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，该方法包括：获取终端设备发送的搜索语句，并确定词权重预测模型；确定实体表征向量库；通过第一编码层对搜索语句中的每个字符进行编码，得到每个字符的特征向量；通过第二编码层将搜索语句拆分为多个词语，并从实体表征向量库中获取词语对应的实体表征向量；通过向量融合层对每个字符的特征向量和词语对应的实体表征向量进行融合，得到每个字符的目标特征向量；将每个目标特征向量输入权重预测层进行处理
权重确定方法装置服务器计算机可读存储介质

[发明专利]中文命名实体识别方法及装置、介质、设备-CN202310405403.3在审
发明人：赵志航;周庆勇;王功明;潘心冰 -专利权人：浪潮云信息技术股份公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：方法包括：将实体描述信息和待识别文本拼接成文本序列；确定对应的单字符向量序列；对所述文本序列对应的字符串进行分词处理，将分词处理得到的各个词形成词序列，并根据所述词序列确定对应的词向量序列；将所述单字符向量序列和所述词向量序列进行融合处理，得到第一融合向量序列；将所述单字符向量序列和所述第一融合向量序列分别进行非线性变换，将非线性变换得到的两个序列进行融合处理，得到第二融合向量序列；将所述第二融合向量序列输入至预先训练得到的实体识别模型中
中文命名实体识别方法装置介质设备

[发明专利]信息抽取模型训练、信息抽取方法、装置、设备及介质-CN202211500250.2在审
发明人：吴万杰;李清龙;石亚庆;白良俊;纪达麒;陈运文 -专利权人：达而观数据（成都）有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种信息抽取模型训练、信息抽取方法、装置、设备及介质，信息抽取模型训练方法，包括：获取信息抽取训练数据；将信息抽取训练数据输入至信息抽取模型的标签向量输出子模型进行标签识别，得到信息抽取训练数据的标签表征向量；将信息抽取训练数据输入至信息抽取模型的字符向量输出子模型进行字符识别，得到信息抽取训练数据的字符表征向量；计算标签表征向量和字符表征向量的相似度数据；将相似度数据输入至信息抽取模型的分类器模型进行分类识别
信息抽取模型训练方法装置设备介质

[发明专利]使用子字符信息进行中文标点恢复的系统和方法-CN202111212644.3在审
发明人：李旻;刘石竹;何刚;周辉 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;京东美国科技公司
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06F3/023 文献下载
摘要：文本是具有字符的语标语言。大多数字符包含表示字符含义的子字符。文本缺少标点。方法包括：接收文本；提供基于子字符输入编辑器IME的子字符编码，使得语标语言中的每个字符对应于特定的子字符代码；使用子字符编码对文本进行编码，以获得子字符代码；从子字符代码中生成句段；通过句段向量表示句段；以及将句段向量置于神经网络中，以获得文本的标点。
使用字符信息进行中文标点恢复系统方法

[发明专利]文本识别模型训练及文本识别方法、装置、电子设备-CN202210000613.X有效
发明人：秦勇 -专利权人：北京世纪好未来教育科技有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：本公开提供一种文本识别模型训练及文本识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：构建文本识别模型的识别子模型和中心点检测子模型；根据标注样本、标注样本中各字符对应的各字符位置标注，训练中心点检测子模型，得到训练好的中心点检测子模型；根据从标注样本中获取的各字符对应的各预测字符向量、标注样本中各字符对应的各字符内容标注，获得各字符对应的各标准字符向量；根据训练好的中心点检测子模型、标注样本、各字符对应的各标准字符向量，训练识别子模型
文本识别模型训练方法装置电子设备

[发明专利]验证码识别方法和装置-CN201410246783.1有效
发明人：金巍巍 -专利权人：北京乐动卓越科技有限公司
申请日： 2014-06-05 - 公布日： 2017-11-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种验证码识别方法和装置，所述方法包括获取网站网页中的待识别验证码图像，根据其边缘像素点的灰度值的平均值对待识别验证码图像进行二值表示；对二值表示后的待识别验证码图像进行降噪处理，并从中切割出每个待识别验证码字符的图像；对于切割出的每个待识别验证码字符的图像，构建该待识别验证码字符的二值矩阵，进而确定该待识别验证码字符的特征向量；计算该待识别验证码字符的特征向量与特征码库中的各字符的标准特征向量之间的距离，并将与该待识别验证码字符的距离最小的标准特征向量所对应的字符作为识别出的验证码字符
验证识别方法装置

[发明专利]一种文本的处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110074522.6有效
发明人：黄兵;张尼;薛继东;张宏斌;赵耀;孙世豪;李庆科;许凤凯 -专利权人：中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供了一种文本的处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该处理方法包括：获取待处理文本中各个字符的字符特征向量；将所述待处理文本中各个字符的字符特征向量输入至预先训练好的文本处理模型中，获取所述文本处理模型输出的各个字符的字符类别；其中，所述文本处理模型是利用添加随机特征向量的扰动样本文本训练得到的；基于所述待处理文本中各个字符的字符类别，从所述待处理文本中提取多个实体，并确定各个实体的实体类别。本申请使用添加随机特征向量的扰动样本文本对文本处理模型进行训练，提高了文本处理模型的稳定性，在存在干扰时，实体提取模型输出的字符类别的准确度高，进而提高了识别出的实体以及实体类别的准确度。
一种文本处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于圆周扫描式的单一字符图像匹配识别方法-CN202211168172.0有效
发明人：高天睿;高峰;成洋 -专利权人：神州数码系统集成服务有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于圆周扫描式的单一字符图像匹配识别方法，包括：提取字符样本库中各字符样本特征向量Sii，将待识别的字符图像A转化为灰度图像B，将图像B转化为二值图像C，对图像C进行边缘切割，得到图像D；将图像D进行缩放，得到图像E；以图像E的中心点为圆心，以n度为步长进行圆周扫描，统计每个步长上的像素值为1和0的数量，得到待识别字符特征向量w；逐一计算待识别字符特征向量w与每个字符样本特征向量Sii的相关系数，得到相关系数统计量F；计算相关系数统计量F的均值和均方差，基于预设置信度判断待识别的单一字符图像A是否匹配成功。基于此，本发明可有效保证字符识别的准确率和识别效率。
一种基于圆周扫描单一字符图像匹配识别方法

[发明专利]一种面向电影评论的人名命名实体识别方法-CN201810607883.0在审
发明人：禤镇宇 -专利权人：广东外语外贸大学
申请日： 2018-06-13 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向电影评论的人名命名实体识别方法，属于实体识别的技术领域，包括以下内容：定义电影评论中人名的命名实体类型；构建训练数据集TrainSet；对未标注数据集进行以字符为单位的切割，构造字符矩阵，利用word2vec中的skip‑gram模型，构建字符与字向量的映射字典；产生各字符对应的命名特征字典；对字符的字向量和命名特征进行组合生成训练人名识别模型的特征向量矩阵；利用Bi‑LSTM和CRF进行混合模型的构造，以此进行人名识别模型训练；通过训练的人名识别模型对特征向量矩阵进行识别人名，以实现面向电影评论人名识别任务的人名定义、人名识别时对字符级别进行人名标注、命名特征的获取方法以及将word2vec训练所得字向量与命名特征进行组合运用。
人名识别电影评论命名实体向量特征向量矩阵构建标注矩阵训练数据集构造字符混合模型模型训练实体识别特征字典映射字典字符级别数据集切割

[发明专利]字符编码模型的训练方法、字符匹配方法和装置-CN202210686424.2在审
发明人：陈珺;孙清清;邹泊滔;赖伟达;郑行;王爱凌 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本说明书实施例描述了字符编码模型的训练方法、字符匹配方法和装置。根据实施例的方法，首先获取样本训练集，然后针对各个样本训练集进行编码处理。进一步，利用各个样本训练集得到的表征向量可以计算损失函数值。最后，利用得到的损失函数值即可训练字符编码模型。由于训练模型的每一个样本训练集中包含有标准字符串、正样本字符串和负样本字符串，而且正样本字符串和标准字符串表征的对象相同，负样本字符串和标准字符串表征的对象不同。如此在利用得到的模型对字符串进行编码时，能够使表征同一对象的字符串的表征向量相似度更高，而使表征不同对象的字符串的表征向量相似度更低，从而在进行字符串匹配时能够提高字符串匹配的准确性。
字符编码模型训练方法匹配装置

[发明专利]用于并行模式匹配的设备和方法-CN200810095567.6无效
发明人：郑凯;刘伟 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2008-04-29 - 公布日： 2009-11-04 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供一种用于并行模式匹配的设备和方法，该设备包括：转换装置，用于将多个模式形成为模式组，并连接该模式组中的每个模式的第i个字符，形成第i字符向量，其中i＝1，2，3，...N，N是该模式组中具有最多字符的模式所包含的字符数量；以及匹配装置，用于从第1字符向量开始，分别将第i字符向量中的每个字符与数据流中的第i字符进行比较，以进行并行模式匹配。
用于并行模式匹配设备方法

[发明专利]文本断句位置的识别方法及系统、电子设备及存储介质-CN202010626376.9在审
发明人：杨赫;罗超;吉聪睿;胡泓 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了文本断句位置的识别方法及系统、电子设备及存储介质，其中，识别方法包括：接收语音识别后的文本数据，并将文本数据中的单词拆分为字符；利用CNN模型提取每个字符向量的局部特征得到第一隐向量；利用Bi‑LSTM模型提取每个单词向量的语义特征得到第二隐向量；将第一隐向量与第二隐向量进行拼接处理并将输入至CRF模型；对CRF模型的输出结果进行解码，得到字符向量的标签；根据每个字符对应的标签识别所有断句位置。
文本断句位置识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种面向文本传输的语义光通信系统和方法-CN202210413181.5有效
发明人：于振明;黄宏宇;程黎明;张威;徐坤 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04B10/50 文献下载
摘要：本发明提供一种面向文本传输的语义光通信系统和方法，所述系统包括文本转化模块，用于接收待传输文本，并进行分词，得到文本单词，匹配文本单词在单词库中的相对位置，转化为初始词向量；编码模块，用于接收初始词向量，对初始词向量进行降维，得到降维词向量，进行编码，得到编码字符串；光传输模块，包括发射端模块、光链路模块和接收端模块，发射端模块接收编码字符串，转化为光信号，光链路模块接收光信号并传输至接收端模块，接收端模块用于将光信号还原为编码字符串；解码模块，对编码字符串解码，得到降维词向量，还原为初始词向量；文本获取模块，用于接收初始词向量，在单词库中匹配出对应的文本单词，组合文本单词，得到文本信息。
一种面向文本传输语义光通信系统方法