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基于多信息融合的自然书写脱机中文文本行识别
被引量：
1
1
作者
李南希
金连文
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期45-49,共5页
自然书写的脱机中文文本行识别是当今字符识别领域的一个难题.为降低文本行识别中负样本的干扰,文中提出了一个概率模型,将负样本作为一种信息来源,与单字符的识别信息、文本行的几何信息等进行融合.简单地使用两个分类器,就可以实现上...
自然书写的脱机中文文本行识别是当今字符识别领域的一个难题.为降低文本行识别中负样本的干扰,文中提出了一个概率模型,将负样本作为一种信息来源,与单字符的识别信息、文本行的几何信息等进行融合.简单地使用两个分类器,就可以实现上述概率模型.在多人手写真实文本数据库中进行的实验表明,当无语言模型和使用二元语言模型时,文中所提方法的正确识别率分别达到61.29%和72.73%,体现了该方法的有效性.
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关键词
字符
识别
中文
文本
行
识别
多信息融合
概率模型
负样本
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职称材料
基于多层次嵌套Transformer的船名识别网络
2
作者
王腾
冼允廷
+2 位作者
徐浩
谢宋褀
邹全义
《计算机科学》
北大核心
2025年第6期179-186,共8页
船舶身份识别在水上目标监管中具有重要意义和广泛应用。船名是船舶身份识别的重要组成部分,准确识别船名可以弥补传统AIS身份识别方法的不足,提高船舶身份识别的准确率。与传统的中文文本识别相比,水上环境复杂,光照变化大,船体受腐蚀...
船舶身份识别在水上目标监管中具有重要意义和广泛应用。船名是船舶身份识别的重要组成部分,准确识别船名可以弥补传统AIS身份识别方法的不足,提高船舶身份识别的准确率。与传统的中文文本识别相比,水上环境复杂,光照变化大,船体受腐蚀严重,船名字体不规范,导致船名图像存在清晰度低、文字残缺、字体样式不一致等问题,进而使船名识别困难且准确率低。文中设计了一种基于多层次嵌套Transformer的轻量级识别网络,以解决船名识别中存在的问题。首先,通过空间变换网络对输入图片进行处理,纠正船名倾斜的情况;然后利用嵌套Transformer有效提取图像的多粒度特征;最后对文字和部首进行不同尺度的识别。实验结果显示,相比其他文字识别方法,所提算法在船名识别中表现优异;在CSLD数据集上,准确率达到了92.68%;在SCSLD数据集上,准确率达到了94.50%;在DCSLD数据集上,准确率达到了66.34%;同时,该方法具有低参数量和高帧率的特点。
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关键词
中文文本识别
船名
识别
深度学习
场景
文本
识别
TRANSFORMER
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职称材料
面向阅读理解的多对一中文文本蕴含问题研究
被引量：
4
3
作者
陈千
陈夏飞
+1 位作者
郭鑫
王素格
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第4期87-94,共8页
机器阅读理解作为一种微阅读模式近年来在自动问答领域受到广泛关注,针对机器阅读理解中多对一的文本蕴含问题,该文首先构造了8 000级别的多句—单句中文文本蕴含语料M2OCTE,其次采用了层级神经网络模型,有效融合多个句子之间的语义信息...
机器阅读理解作为一种微阅读模式近年来在自动问答领域受到广泛关注,针对机器阅读理解中多对一的文本蕴含问题,该文首先构造了8 000级别的多句—单句中文文本蕴含语料M2OCTE,其次采用了层级神经网络模型,有效融合多个句子之间的语义信息,将多对一的蕴含对表达成统一的形式,实现端到端的输出。该方法在高考现代文阅读理解蕴含数据集上的准确率为58.92%,比将多句—单句的文本蕴含转换为单句—单句之后进行处理的准确率要高。同时也在英文数据集上进行了测试,实验结果验证了该方法的有效性。
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关键词
机器阅读理解
中文
文本
蕴含
识别
多对一
层级神经网络
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职称材料
题名
基于多信息融合的自然书写脱机中文文本行识别
被引量：
1
1
作者
李南希
金连文
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期45-49,共5页
基金
国家自然科学基金重点项目(U0735004)
国家自然科学基金资助项目(60772116)
广东省自然科学基金重点项目(07118074)
文摘
自然书写的脱机中文文本行识别是当今字符识别领域的一个难题.为降低文本行识别中负样本的干扰,文中提出了一个概率模型,将负样本作为一种信息来源,与单字符的识别信息、文本行的几何信息等进行融合.简单地使用两个分类器,就可以实现上述概率模型.在多人手写真实文本数据库中进行的实验表明,当无语言模型和使用二元语言模型时,文中所提方法的正确识别率分别达到61.29%和72.73%,体现了该方法的有效性.
关键词
字符
识别
中文
文本
行
识别
多信息融合
概率模型
负样本
Keywords
character recognition
Chinese text line recognition
multiple information fusion
probabilistic model
negative sample
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多层次嵌套Transformer的船名识别网络
2
作者
王腾
冼允廷
徐浩
谢宋褀
邹全义
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
华南理工大学新闻与传播学院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第6期179-186,共8页
基金
广东省哲学社会科学规划项目(GD24YXW02)
广东省高校青年创新人才类项目(2023KQNC005)。
文摘
船舶身份识别在水上目标监管中具有重要意义和广泛应用。船名是船舶身份识别的重要组成部分,准确识别船名可以弥补传统AIS身份识别方法的不足,提高船舶身份识别的准确率。与传统的中文文本识别相比,水上环境复杂,光照变化大,船体受腐蚀严重,船名字体不规范,导致船名图像存在清晰度低、文字残缺、字体样式不一致等问题,进而使船名识别困难且准确率低。文中设计了一种基于多层次嵌套Transformer的轻量级识别网络,以解决船名识别中存在的问题。首先,通过空间变换网络对输入图片进行处理,纠正船名倾斜的情况;然后利用嵌套Transformer有效提取图像的多粒度特征;最后对文字和部首进行不同尺度的识别。实验结果显示,相比其他文字识别方法,所提算法在船名识别中表现优异;在CSLD数据集上,准确率达到了92.68%;在SCSLD数据集上,准确率达到了94.50%;在DCSLD数据集上,准确率达到了66.34%;同时,该方法具有低参数量和高帧率的特点。
关键词
中文文本识别
船名
识别
深度学习
场景
文本
识别
TRANSFORMER
Keywords
Chinese text recognition
Ship license plate recognition
Deep learning
Scene text recognition
Transformer
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
面向阅读理解的多对一中文文本蕴含问题研究
被引量：
4
3
作者
陈千
陈夏飞
郭鑫
王素格
机构
山西大学计算机与信息技术学院
同济大学电子与信息工程学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第4期87-94,共8页
基金
国家863计划项目(2015AA015407)
国家自然科学基金(61502288
+6 种基金
61403238
61673248
61502287)
山西省基础研究计划青年科技研究基金(201701D221101)
山西省基础研究计划青年科技研究基金(201601D021076)
上海市科学技术委员会科研计划项目(16JC1403000)
山西省科技基础条件平台计划项目(2015091001-0102)
文摘
机器阅读理解作为一种微阅读模式近年来在自动问答领域受到广泛关注,针对机器阅读理解中多对一的文本蕴含问题,该文首先构造了8 000级别的多句—单句中文文本蕴含语料M2OCTE,其次采用了层级神经网络模型,有效融合多个句子之间的语义信息,将多对一的蕴含对表达成统一的形式,实现端到端的输出。该方法在高考现代文阅读理解蕴含数据集上的准确率为58.92%,比将多句—单句的文本蕴含转换为单句—单句之后进行处理的准确率要高。同时也在英文数据集上进行了测试,实验结果验证了该方法的有效性。
关键词
机器阅读理解
中文
文本
蕴含
识别
多对一
层级神经网络
Keywords
machine reading comprehension
Chinese textual entailment
multiple-to-one
hierarchical neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多信息融合的自然书写脱机中文文本行识别
李南希
金连文
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多层次嵌套Transformer的船名识别网络
王腾
冼允廷
徐浩
谢宋褀
邹全义
《计算机科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向阅读理解的多对一中文文本蕴含问题研究
陈千
陈夏飞
郭鑫
王素格
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018
4
在线阅读
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职称材料
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