【摘 要】
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随着办公自动化技术的迅速发展,电子政务成长为现在社会信息化发展的重要领域,同时电子公文也得到了很好的应用,但电子公文的审查却面临着许多挑战性问题。另外,深度学习在计算机视觉和自然语言处理应用上都有突破性进展,并在图像和文本处理上有一定的应用前景。因此,针对电子公文的智能审查,提出基于深度学习的算法进行研究,具有一定的社会意义和实际应用价值。针对电子公文的公文印章和公文正文的特点,研究有效识别印章内
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随着办公自动化技术的迅速发展,电子政务成长为现在社会信息化发展的重要领域,同时电子公文也得到了很好的应用,但电子公文的审查却面临着许多挑战性问题。另外,深度学习在计算机视觉和自然语言处理应用上都有突破性进展,并在图像和文本处理上有一定的应用前景。因此,针对电子公文的智能审查,提出基于深度学习的算法进行研究,具有一定的社会意义和实际应用价值。针对电子公文的公文印章和公文正文的特点,研究有效识别印章内容的模型和有效提取公文正文信息的模型。具体地,针对公文印章的识别问题,根据其弯曲的特性,首先利用CRAFT模型对印章图像进行文本检测。然后根据检测结果中单字符中心区域的概率和相邻字符区域中心的概率结果对印章图像进行几何后处理,得到接近平行的文本图像,再送入CRNN网络模型中,进行识别。最后,为提高其识别的准确率,采用FASPell网络对识别的结果进行文本字形上的矫正。另外,针对电子公文的正文信息提取问题,同样对原图像进行文本检测和识别,然后将识别结果送入CARSEL网络对其进行关系抽取,根据特定关系的主体和客体信息获取实现相关信息的提取。实验测试中,在CRAFT模型的处理下,图像的平均处理时间为11.9ms,相邻字符区域中心概率加强处理即模型优化时,平均处理时间为4ms;识别实验中,将CRNN网络与Densenet网络相比,CRNN网络在收敛速度上更快,并且效果更好,最后在测试集上的结果损失为0.226,准确率达到了96.2%,平均识别时间为9.53ms;矫正实验中,在Bert原本的预训练模型上进行微调,并采用CSD算法对其进行过滤,最后在字符级的检错和纠错上分别得到了89.55%和72.19%的精确率。CARSEL关系抽取实验中,在中文和英文上准确率分别达到了77.23%和93.13%。
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