申请/专利权人：京瓷办公信息系统株式会社

申请日：2020-04-08

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN111797886B

主分类号：G06V30/19

分类号：G06V30/19;G06V30/413;G06V10/82;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/084;G06V30/10

优先权：["20190408 US 16/378,470"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2020.11.06#实质审查的生效;2020.10.20#公开

摘要：本发明提供训练和使用人工神经网络ANN的方法和装置。运算装置可接收包含文本的训练文档。运算装置可对训练文档进行解析来确定出多个训练数据项。各训练数据项可包含训练标签和位置信息，训练标签与训练文档内的文本相关联，位置信息表示与训练标签相关联的文本的位置。可使用多个训练数据项和训练用输入样本对ANN进行训练来识别文档内的文本，训练用输入样本包含训练文档。在对ANN进行训练之后，可接收在应用文档中进行文本预测的请求，应用文档不同于训练文档。应用文档可包含第二文本。可通过将训练后的ANN应用于应用文档，来确定出第二文本的预测。在确定出第二文本的预测之后，可提供与第二文本相关联的信息来作为输出。

主权项：1.一种训练和使用人工神经网络ANN的方法，包括：由运算装置接收包含文本的训练文档；使用所述运算装置对所述训练文档进行解析来确定出多个训练数据项，所述多个训练数据项中的各训练数据项包含训练标签和位置信息，所述训练标签与所述训练文档内的文本相关联，所述位置信息表示与所述训练标签相关联的所述训练文档内的文本的位置；使用所述多个训练数据项和训练用输入样本对ANN进行训练来识别文档内的文本，所述训练用输入样本包含所述训练文档；在对所述ANN进行训练之后，接收在应用文档中进行文本预测的请求，所述应用文档不同于所述训练文档，所述应用文档包含第二文本；通过将训练后的所述ANN应用于所述应用文档，来确定出所述第二文本的预测；以及在确定出所述第二文本的所述预测之后，提供与所述第二文本相关联的信息来作为输出，使用页面描述语言PDL来描述所述训练文档，而且，对所述训练文档进行解析来确定出所述多个训练数据项这一操作包括：对所述训练文档的所述PDL进行解析来确定出所述多个训练数据项，使用所述多个训练数据项和所述训练用输入样本对所述ANN进行训练来识别文档内的文本这一操作包括：使用所述训练文档的所述PDL生成所述训练文档的电子副本；通过将训练后的所述ANN应用于所述训练文档，确定出所述训练文档的所述文本的预测；以及基于所述多个训练数据项来确定出所述训练文档的所述文本的所述预测的准确率，文本的所述预测包括置信度值，所述置信度值由机器学习算法确定，作为文本的输出预测的一部分，与文本的输出预测一起输出，用于通过与所述文本的所述预测的准确率进行比较，评价置信度值的正确性和或在训练期间更新ANN。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 京瓷办公信息系统株式会社 通过解析PDL文件为神经网络生成OCR用训练数据

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