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- [发明专利]面向迁移学习的文本处理方法及其文本特征提取方法-CN201210180732.4无效
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刘江;张源方;李炜
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天津大学
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2012-06-04
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2012-10-24
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G06F17/30
- 本发明公开了一种面向迁移学习的文本处理方法及其文本特征提取方法,其中的文本特征提权算法步骤为:针对所有训练文本进行文本特征的提取,得到候选文本特征,根据权值排序提取前面α*K个文本特征(α>1),在文本特征提取的第二阶段,把从第一阶段提取的α*K个文本特征,逐一计算文本特征的分布,计算文本特征的权值。将这α*K个文本特征按权重排序,选取权重最小的K个文本特征文本征。这K个文本特征即按本发明方法提取的文本特征。与现有技术相比,本发明的文本特征提取方法能够提高大大文本分类的准确率,并且使用该文本特征提取方法的面向迁移学习的文本处理方法能够使提取到的特征既不过于倾向旧文本,也不单纯从少量的新文本中获得,从而提高文本分类的准确性
- 面向迁移学习文本处理方法及其特征提取
- [发明专利]文本识别方法、文本纠错方法以及装置-CN202310381977.1在审
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梁建增
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支付宝(杭州)信息技术有限公司
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2023-04-10
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2023-07-04
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G06V30/18
- 本说明书实施例提供文本识别方法、文本纠错方法以及装置,其中所述文本识别方法包括:获取初始图像,其中,初始图像包含初始文本,对初始图像和初始文本进行特征编码,得到融合特征信息,对初始文本进行扩展,获得扩展文本,对扩展文本进行特征编码,得到扩展文本特征信息,基于扩展文本特征信息,对融合特征信息进行解码,获得目标文本。通过对初始图像和初始文本进行特征编码,得到融合特征信息,充分利用了初始图像的图像特征进行文本识别,提升了识别适用性,基于对初始文本特征进行长度扩展后得到的扩展文本特征,对融合特征信息进行解码,获得目标文本,使得文本识别对应于冗余和遗漏等问题,增强了文本识别准确度。
- 文本识别方法纠错以及装置
- [发明专利]文本识别方法和装置-CN202310395394.4在审
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张信明;贾堡钧;马金;陈一凡
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中国科学技术大学
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2023-04-10
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2023-07-04
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G06V30/40
- 本申请提供了一种文本识别方法和装置,该方法包括:获得文本图像;对文本图像进行特征提取,得到文本图像的浅层文本特征;对浅层文本特征进行移位卷积处理,得到文本图像的第一中间文本特征;利用逐组多窗口自注意力模块对第一中间文本特征进行多组不同窗口尺寸的自注意力计算,将计算得到的多组自注意力特征进行融合,得到文本图像的第二中间文本特征;将浅层文本特征与第二中间文本特征进行残差连接,得到文本图像的深层文本特征;基于浅层文本特征和深层文本特征,识别文本图像中的文本。通过本申请的方案可以提升文本图像识别的准确性。
- 文本识别方法装置
- [发明专利]文本评分方法、装置和系统-CN201911161565.7在审
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黄涛;张浩;刘三女牙;杨宗凯;杨华利;刘子迁
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华中师范大学
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2019-11-22
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2020-05-05
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G06F40/205
- 本发明提供了一种文本评分方法、装置和系统;该方法包括:获取待评分的文本;提取文本的文本特征;文本特征包括浅层语言特征、句法特征、语义特征和主题特征;其中,语义特征用于表征文本内的语义连贯度;主题特征用于表征文本与预设的文本主题的相关度;将文本特征输入至预先设定的评分模型中,得到输出结果;根据输出结果确定文本的评分。该方法从待评分的文本中提取浅层语言特征、句法特征、语义特征和主题特征作为文本特征,将上述文本特征输入到预先设定的评分模型中,将评分模型输出的输出结果作为该文本的评分。该方式中针对浅层语言特征、句法特征、语义特征和主题特征这四个方面进行全面的评价分析,可以增强评分结果的可靠性。
- 文本评分方法装置系统
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