为提升合同中数据项识别和提取的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和残差结构单元(Residual Building Unit,RBU)结合优化的CNN-RECR(Real Estate Transaction Contract Information Detection and Re...为提升合同中数据项识别和提取的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和残差结构单元(Residual Building Unit,RBU)结合优化的CNN-RECR(Real Estate Transaction Contract Information Detection and Recognition Method Based on Improved Convolutional Neural Network)模型,并将其应用到不动产交易平台中合同数据项的识别提取场景。首先,针对提取特征表示能力弱等问题,设计了合同数据文本检测网络(Contract Data Text Detection Network,CDTD-Net)对合同手写文字的不同尺度特征进行提取;其次,与残差结构单元相结合,设计识别文字与识别数字模型;最后,对实例进行实验,实验结果显示CNN-RECR模型的识别准确率达到97.62%,证明本方法能有效提高模型的识别性能,为实现低成本运行奠定了基础。展开更多
文摘为提升合同中数据项识别和提取的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和残差结构单元(Residual Building Unit,RBU)结合优化的CNN-RECR(Real Estate Transaction Contract Information Detection and Recognition Method Based on Improved Convolutional Neural Network)模型,并将其应用到不动产交易平台中合同数据项的识别提取场景。首先,针对提取特征表示能力弱等问题,设计了合同数据文本检测网络(Contract Data Text Detection Network,CDTD-Net)对合同手写文字的不同尺度特征进行提取;其次,与残差结构单元相结合,设计识别文字与识别数字模型;最后,对实例进行实验,实验结果显示CNN-RECR模型的识别准确率达到97.62%,证明本方法能有效提高模型的识别性能,为实现低成本运行奠定了基础。
