[发明专利]一种基于整字和偏旁部首的层次化建模方法及系统有效
| 申请号： | 202110523430.1 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN113221885B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 杨争艳;吴嘉嘉;张为泰;宋彦 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 金怡 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于整字和偏旁部首的层次化建模方法及系统，其方法包括：S1：将文本行图像经过卷积神经网络和循环神经网络，得到文本行图像的序列特征；S2：将文本行图像的序列特征，输入有注意力机制的整字解码模块，得到整字的上下文特征向量以及整字的解码结果；S3：将整字的上下文特征向量输入偏旁部首解码模块，得到整字层级下的各个偏旁部首的解码结果；S4：利用置信度得分融合策略，将整字和各偏旁部首的解码置信度进行融合，得到整字的识别结果。本发明提供的方法，不仅能实现整字的识别，同时实现该时刻偏旁部首的识别，通过整字和偏旁部首解码置信度融合的策略，不仅能够提升低频字的识别效果，同时最大化地保证了非低频字识别的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 偏旁 部首 层次 建模 方法 系统 | ||
【主权项】：
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