[发明专利]文本转换方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质有效
| 申请号: | 201980003381.X | 申请日: | 2019-12-31 |
| 公开(公告)号: | CN111357015B | 公开(公告)日: | 2023-05-02 |
| 发明(设计)人: | 冯中发;黄东延;熊友军 | 申请(专利权)人: | 深圳市优必选科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F18/24 | 分类号: | G06F18/24;G06F40/103;G06F18/214;G06N20/00 |
| 代理公司: | 深圳中细软知识产权代理有限公司 44528 | 代理人: | 彭佳伟 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 文本 转换 方法 装置 计算机 设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种文本转换方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待转换文本;
对所述待转换文本进行手写词识别,得到识别结果;
所述识别结果为所述待转换文本中包含手写词,采用极端梯度提升模型对所述待转换文本中的手写词进行识别;
根据所述极端梯度提升模型输出的识别结果得到所述待转换文本对应的目标转换文本。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述识别结果为所述待转换文本中包含手写词,采用极端梯度提升模型对所述待转换文本中的手写词进行识别,包括:
所述识别结果为所述待转换文本中包含手写词,确定所述手写词在所述待转换文本中的位置;
根据所述手写词在所述待转换文本中的位置生成包含所述手写词的上下文文本;
对所述上下文文本中的手写词进行标记,得到标记文本;
将所述标记文本作为所述极端梯度提升模型的输入,以便所述极端梯度提升模型对所述手写词进行识别。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述识别结果包括手写词的类型;所述根据所述极端梯度提升模型输出的识别结果得到所述待转换文本对应的目标转换文本,包括:
获取所述极端梯度提升模型输出的所述手写词的类型;
根据所述手写词的类型和所述手写词对所述手写词进行转换,得到所述手写词对应的词转换结果;
根据所述手写词对应的词转换结果得到所述待转换文本对应的目标转换文本。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述待转换文本进行手写词识别,得到识别结果,包括:
对所述待转换文本进行数字识别和字符识别,以确定所述待转换文本中是否存在数字和字符;
识别结果为所述待转换文本中存在至少一个数字,判断所述至少一个数字是否满足第一预设条件,若所述至少一个数字满足所述第一预设条件,则所述识别结果为所述待转换文本中包含手写词;
识别结果为所述待转换文本中存在至少一个数字和至少一个字符,判断所述至少一个数字和所述至少一个字符是否满足第二预设条件,所述至少一个数字和所述至少一个字符满足所述第二预设条件,所述识别结果为所述待转换文本中包含手写词。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取待转换文本之前,还包括:
获取训练样本集,所述训练样本集中包括多个训练样本,每个所述训练样本中包含有训练手写词;
根据所述训练样本和所述训练手写词生成所述训练手写词对应的标记文本;
将所述训练手写词对应的标记文本作为所述极端梯度提升模型的输入,将所述训练手写词对应的类型作为所述极端梯度提升模型的输出,对所述极端梯度提升模型进行训练。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获取训练样本集,包括:
获取原始样本集,所述原始样本集中包括多个训练样本;
从所述原始样本集中的多个训练样本中挑选出满足第三预设条件的目标训练样本;
将所述目标训练样本复制多次,得到多个复制训练样本;
将所述多个复制训练样本和所述原始样本集中的多个训练样本进行组合得到所述训练样本集。
7.一种文本转换装置,其特征在于,所述装置包括:
文本获取模块,用于获取待转换文本;
第一识别模块,用于对所述待转换文本进行手写词识别,得到识别结果;
第二识别模块,用于所述识别结果为所述待转换文本中包含手写词,采用极端梯度提升模型对所述待转换文本中的手写词进行识别;
识别转换模块,用于根据所述极端梯度提升模型输出的识别结果得到所述待转换文本对应的目标转换文本。
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