【摘 要】
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光学字符识别（OCR）在身份证、驾驶证、名片等卡证识别中有广泛的应用。与身份证等样式固定的证件相比,名片样式繁多,信息提取和识别的难度更大。传统的OCR算法大多依赖于人工设计特征,通过模板匹配的方法实现特定场景的识别泛化能力较差,处理名片识别的任务时效果不佳。而自然语言处理（NLP）技术擅长处理不同语境下的语义理解问题,具有较强的鲁棒性和适用性。本文提出了一种使用NLP领域中的文本分类技术作为OC
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光学字符识别（OCR）在身份证、驾驶证、名片等卡证识别中有广泛的应用。与身份证等样式固定的证件相比,名片样式繁多,信息提取和识别的难度更大。传统的OCR算法大多依赖于人工设计特征,通过模板匹配的方法实现特定场景的识别泛化能力较差,处理名片识别的任务时效果不佳。而自然语言处理（NLP）技术擅长处理不同语境下的语义理解问题,具有较强的鲁棒性和适用性。本文提出了一种使用NLP领域中的文本分类技术作为OCR后端的名片识别方法,对字级和词级的文本特征融合进行了深入的研究,同时探索了神经架构搜索技术和超参自动调优技术在文本分类上的应用。本文的主要研究工作如下:（1）采用了一种结合逻辑规则匹配和文本分类的名片识别方法,解决了歧义词导致的分类结果误差以及长文本截断后的识别不全问题;将OCR识别中的字符层LSTM改为LSTM+CRF,提供了一定的纠错能力。与传统方法相比,整张名片的识别率由86%提升至94%,服务端识别速度为600-800ms。（2）将命名体识别领域中的Lattice LSTM模型用于文本分类任务,在模型端融合字级和词级的文本表征;优化了 Lattice LSTM模型的速度,使其支持mini-batch进行训练和预测;在Embedding层后使用不同卷积核尺寸的卷积层,以获取不同的n-gram信息。与TextCNN相比,识别准确率由97.4%提升至98.7%,速度相较于原始Lattice LSTM有近十倍的提升。（3）基于DARTS设计了一套适用于文本分类任务的搜索空间,通过搜索得到最佳网络结构后,对该结构使用贝叶斯优化算法搜索最佳超参组合。实验证明,经过搜索得到的模型准确率可达到98.84%,逼近Lattice LSTM模型。
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