paddleocr关键信息提取
时间: 2025-02-25 13:58:20 浏览: 37
PaddleOCR是由百度开源的一个基于飞桨(PaddlePaddle)的光学字符识别(OCR)工具包,它不仅能够完成文本检测、文字识别任务,还可以通过一定的模型和技术手段进行关键信息提取。
### PaddleOCR的关键信息提取流程
#### 1. 文本检测 (Text Detection)
首先对图像中的所有文本区域进行定位。这一步通常会生成包围着每个独立文本行或多字块的几何形状(比如矩形框)。PaddleOCR采用了一种先进的算法如DBNet等来高效准确地找到图片里的文字位置。
#### 2. 文字识别 (Text Recognition)
接下来,在上一步获得的文字区域内应用深度学习模型来进行单个字符乃至整个词语串的辨识工作。该步骤利用了CRNN或者其他适合于序列预测的任务网络架构,并结合语言学知识优化结果输出。
#### 3. 关键字段抽取 (Key Information Extraction - KIE)
对于特定应用场景下的结构化文档(例如身份证件、发票),我们需要从已识别出来的纯文本内容里进一步筛选出用户感兴趣的项目,即“关键信息”。这部分涉及到自然语言处理技术以及领域专有的规则设定:
- **表格解析**:针对包含行列布局的数据表单,可以借助TableMaster之类的专用模块将视觉元素映射到对应的单元格坐标体系内;
- **命名实体标注**:运用类似于LayoutLM系列预训练大模型的方式赋予候选词汇以类别标签(人名、日期、金额...);
- **模板匹配**:事先准备若干标准样张作为参照物,在遇到同类型的输入材料时自动比照并圈定重要组成部分;
- **自定义表达式查询**:允许开发者编写正则公式或其他形式的搜索模式用于快速锁定所需片段。
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