[发明专利]文本确定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质在审
| 申请号: | 202110699576.1 | 申请日: | 2021-06-23 |
| 公开(公告)号: | CN113361523A | 公开(公告)日: | 2021-09-07 |
| 发明(设计)人: | 吕鹏原;李景泉;章成全;姚锟;韩钧宇;刘经拓;丁二锐;吴甜;王海峰 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32;G06K9/62;G06K9/72;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 赵林琳;张昊 |
| 地址: | 100094 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 文本 确定 方法 装置 电子设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种文本确定方法,包括:
确定原始图像的图像特征数据;
基于所述图像特征数据,确定所述原始图像中包括的多个字符的字符特征数据;
基于所述字符特征数据,确定所述多个字符的分类信息;以及
通过基于所述多个字符的分类信息确定由所述多个字符组成的备选文本,确定对应于所述备选文本的目标文本。
2.根据权利要求1所述的方法,其中确定所述图像特征数据包括:
通过第一网络对所述原始图像进行处理,确定所述原始图像的特征图,作为所述图像特征数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述第一网络是卷积神经网络。
4.根据权利要求2所述的方法,其中确定所述字符特征数据包括:
基于所述特征图确定所述多个字符所在的区域;以及
基于所述特征图中的对应于所述区域的特征数据,确定分别对应于所述多个字符的多个特征向量,作为所述字符特征数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其中确定所述多个字符的分类信息包括:
利用第二网络基于所述多个特征向量确定所述多个字符的分类信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其中所述第二网络是全连接网络。
7.根据权利要求1所述的方法,其中确定所述多个字符的分类信息包括:
将所述字符特征数据应用于字符识别模型以确定所述多个字符的分类信息,所述字符识别模型是将被设置的参考字符特征数据作为输入以及对应的经标注的参考字符分类信息作为输出来训练得到的。
8.根据权利要求1所述的方法,其中确定所述目标文本包括:
将所述备选文本应用于语义纠错模型;以及
从所述语义纠错模型中获取经确定的所述目标文本。
9.根据权利要求8所述的方法,其中所述语义纠错模型是将被设置的参考备选文本作为输入以及将经标注的参考目标文本作为输出来训练得到的,所述参考备选文本是基于所述参考目标文本修改后的文本。
10.一种文本确定装置,包括:
图像特征数据确定模块,被配置为确定原始图像的图像特征数据;
字符特征数据确定模块,被配置为基于所述图像特征数据确定所述原始图像中包括的多个字符的字符特征数据;
分类信息确定模块,被配置为基于所述字符特征数据确定所述多个字符的分类信息;以及
目标文本确定模块,被配置为通过基于所述多个字符的分类信息确定由所述多个字符组成的备选文本来确定对应于所述备选文本的目标文本。
11.根据权利要求10所述的装置,其中所述图像特征数据确定模块包括:
特征图确定模块,被配置为通过第一网络对所述原始图像进行处理来确定所述原始图像的特征图,作为所述图像特征数据。
12.根据权利要求11所述的装置,其中所述第一网络是卷积神经网络。
13.根据权利要求11所述的装置,其中所述字符特征数据确定模块包括:
字符区域确定模块,被配置为基于所述特征图确定所述多个字符所在的区域;以及
特征向量确定模块,被配置为基于所述特征图中的对应于所述区域的特征数据,确定分别对应于所述多个字符的多个特征向量,作为所述字符特征数据。
14.根据权利要求13所述的装置,其中所述分类信息确定模块进一步被配置为:
利用第二网络基于所述多个特征向量确定所述多个字符的分类信息。
15.根据权利要求14所述的装置,其中所述第二网络是全连接网络。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京百度网讯科技有限公司,未经北京百度网讯科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110699576.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种柠条机械发酵型全混合饲料及其制备方法
- 下一篇:一种打桩设备及打桩方法





