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文档抽取技术：自动识别、理解和提取文档中的特定信息元素，将杂乱的文本转化为规整的数据

它能够自动识别、理解和提取文档中的特定信息元素，将杂乱的文本转化为规整的数据。以下，我们将深入探讨几个文档抽取技术的核心应用方案。...条款分类与比对：通过文本分类和语义相似度分析，将合同条款自动归类（如：支付条款、保密条款、知识产权条款），并与标准模板或法规库进行比对，标记出异常或风险点。...2.技术实现：个人信息抽取：从格式各异的简历中，准确提取候选人的 “姓名”、“联系方式”、“工作经历”、“教育背景”、“技能标签” 等信息。...3.核心价值：提升招聘效率：快速从千份简历中筛选出前10%的优质候选人。增强公平性：减少筛选过程中的主观偏见，更专注于候选人的能力和经验。...数值与单位抽取：精准提取检查报告中的关键数值及其单位，如血压“120/80 mmHg”、白细胞计数“6.5 x 10^9/L”。

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    OCR大突破：Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

    从图像中获取这样的文本信息是非常重要的，这也能促进许多不同的现实应用，如图像搜索和推荐等。 在光学字符识别任务中，给定一张图像，我们的 OCR 系统能够正确地提取所覆盖或嵌入的文本图片。...这种任务所面临的挑战主要是来自一些潜在的字体、语言、词典和其他语言变体，包括特殊的符号，非字典单词或图像中的 URL，email ID 等特定信息。...在检测阶段，我们的系统能够检测出图像中可能包含文字的矩形区域。在识别阶段，我们对每个检测到的区域，使用全卷积神经网络模型，识别并转录该区域的单词，实现文本识别。...执行文本检测模型 (图4中的步骤4) 获取图像中所有单词的位置信息 (边界框坐标和置信度分数)。 将单词的位置信息传递给文本识别模型 (图4中的步骤5)，用于提取图像给定裁剪区域的单词字符。...诸如图片搜索等下游应用程序可以从 TAO 中访问所提取的图像文本信息 (图4中的步骤7)。 图4 Rosetta 系统结构，这是 Facebook 的可扩展的文本识别系统。

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    FOTS：端到端的文本检测与识别方法的理论与应用

    与之前的两阶段文本定位相比，FOTS的方法通过卷积神经网络学习更一般的特征，这些特征在文本检测和文本识别之间共享，而这两个任务的监督是互补的。...RRoI pooling通过最大池化将旋转区域转换为固定大小的区域，同时我们使用双线性插值来计算输出的值。该操作避免了RoI与提取的特征之间的不一致，并使输出特征的长度成为变量，更适合于文本识别。...在FOTS网络中，检测网络是通过去除识别分支来构建的，同样，检测分支也是从原始网络中去除的，从而得到识别网络。...因为文本识别监管迫使模型考虑字符的细微细节，FOTS学习具有不同模式的单词中不同字符之间的语义信息。它还增强了具有相似模式的角色和背景之间的差异。...对于合并案例，“Our detection”方法错误地将两个相邻的文本边界框合并在一起，因为它们太近且具有相似的模式，而FOTS利用文本识别提供的字符级信息并捕获两个单词之间的空间在ICDAR 2015

    1.4K20

    文本+视觉，跨模态给你带来不一样的视角

    一、简介        随着网络的发展，多模态数据（文本、图片、语单、视频等）越来越多，如何从大数据中挖掘出知识显得越来越重要。...比如SCAN网络[1]（图3），首先使用Faster RCNN抽取图片的各区域特征（每个区域特征为2048维的向量），文本侧使用双向GRU网络得到各个单词的特征（每个单词特征为300维向量），然后通过全连接层分别将区域特征和单词特征转化至同一个语义空间...如图3所示，对于区域v_1（“小猫”对应的矩形区域），计算与句子中各个单词的相似度打分（图中单词的颜色深浅代表打分的高低），从图中可以看到该区域与单词“cat"拥有最大的相似度打分。...我们知道不同单词之间的顺序非常重要，同样对于图像中各个区域，如何设计模型，将区域之间的相互关联信息考虑进去，可以进一步提升模型效果。        ...对于文本，在调用RNN时，我们不仅可以提取各个单词的特征，也可以提取完整句子的特征，句子特征已经考虑了各单词及它们之间的相互关系；同样我们也可以提取完整图像的特征，通过增加完整图像特征与完整句子特征间的相似度

    4.6K20

    中科大&快手提出多模态交叉注意力模型：MMCA，促进图像-文本多模态匹配！

    基于模态间的方法主要侧重于发现图像区域与句子单词之间可能的关系，这些方法在考虑区域与单词之间的相互作用方面取得了很大进展。...如上图所示，如果单词“man”与图像中的相应区域共享模态间信息，则更容易捕获这两个异构数据之间的相关性。然而，现有的方法大多忽略了视觉元素或语言元素之间的联系。...为了实现稳健的交叉模态匹配，作者设计了两个有效的注意模块，包括自注意模块和交叉注意模块，它们在建模模态内和模态间的关系中起着重要作用。 在自注意模块中，作者采用自下而上的模型来提取显着图像区域的特征。...给定一对图像和句子，首先用bottom-up attention模型提取region特征，同时，使用每个句子的WordPiece作为文本模态中的片段。...为了进一步调整片段表示，feed-forward子层将每个片段分别且相同地转换为两个完全连接的层。并且可以描述为: 通过上述自注意力单元，每个图像区域或句子词都可以关注同一模态中其他片段的特征。

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    Facebook推出大规模图像文本提取系统Rosetta

    图像理解的挑战之一是从图像中检索文本信息，也叫光学字符识别（OCR），表示将包含键入、印刷或场景文本的电子图像转换成机器编码文本的过程。...从图像中获取此类文本信息很重要，因为这可以促进很多不同的应用，如图像搜索和推荐。 在 OCR 任务中，给出一张图像，OCR 系统可以准确地提取出印刷或嵌入图像中的文本。...文本提取模型 OCR 过程分两个独立步骤：检测和识别。第一步中，我们检测图像中有可能包含文本的矩形区域。第二步执行文本识别，即使用 CNN 对检测出的每一个区域中的文字进行识别和转录。...执行文本检测模型（图 5 第 4 步），获取图像中所有单词的位置信息（边界框坐标和得分）。 将单词位置信息传输到文本识别模型（图 5 第 5 步），提取图像中所有单词区域中的字符。...提取出的文本信息和文本区域被存储在 Facebook 的分布式图数据库 TAO [9] 中（图 5 第 6 步）。

    1.4K30

    浙江大学提出 Prompt-Aware 视觉与语言的桥梁,提示感知Adapter在多模态LLMs中的角色 !

    首先，它们在单词 Level 搜索视觉线索，从而忽视了捕捉与提示相关区域概览的全局信息。 其次，交叉注意力中使用softmax函数从单词到块的注意力分布规范化，使得每个单词分配的总注意力等于1。...这意味着每个提示中的每个单词，包括像“a”、“the”和“is”这样的功能词，都强制对应图像中的一个特定区域。...这使得模型能够执行涉及多种交流模式的任务，比仅处理文本的大语言模型（LLM）能提供更丰富的内容理解。MLLM整合了不同领域的功能。例如，它们可以从图像标题中的文本和图像本身的视觉内容中提取意义。...其次，中每一行（）的和可以被解释为特定块与整个提示描述之间的相关性。因此，作者通过计算所有关注它的注意力之和来计算每个视觉块的权重，如下所示， 其中。然后，局部注意力被应用到视觉特征上。...总之，交叉注意力和提出的局部注意力之间存在两个区别。 注意力。 交叉注意力意味着每个词对应一个特定的区域，而局部注意力不强制这种对应关系。 输出。

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    万字深度好文！VL最强总结！

    然后于不同模式之间排列片段。由于一个图像区域可能与多个单词相关，他们会为每个单词的嵌入找到最相似的区域。图像与句子的相似度是对齐后的词对与区域对的相似度之和。 图4所示。...他们开发了一种上下文调节的注意力方案，以关注出现在图像和文本中的实例对。Nam等2017年提出了一种双注意力框架，该框架通过多个步骤来关注图像和文本中的特定区域，并从这两种模态中收集重要信息。...这些区域通常与下游任务密切相关。 块特征通常通过在均匀分割的图像块上的线性投影来提取。块特征和网格特征之间的主要区别在于，网格特征是从卷积模型的特征图中提取的，而块特征直接利用线性投影。...其主要思想是将可视的和文本的标记输入到构建在BERT上的单流模型中。文本标记通过自动语音识别方法将视频语音转换为文本来提取，视觉标记通过使用卷积主干从视频片段中提取特征来获取。...缺乏上下文：区域特征在没有任何背景信息的情况下提取属于特定类别的RoI特征，导致忽略了这些区域特征之间的语义关系。实际上，这些语义关系很重要。

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    万字深度好文！视觉-语言（VL）智能：任务、表征学习和大型模型

    然后于不同模式之间排列片段。由于一个图像区域可能与多个单词相关，他们会为每个单词的嵌入找到最相似的区域。图像与句子的相似度是对齐后的词对与区域对的相似度之和。 图4所示。...他们开发了一种上下文调节的注意力方案，以关注出现在图像和文本中的实例对。Nam等2017年提出了一种双注意力框架，该框架通过多个步骤来关注图像和文本中的特定区域，并从这两种模态中收集重要信息。...这些区域通常与下游任务密切相关。 块特征通常通过在均匀分割的图像块上的线性投影来提取。块特征和网格特征之间的主要区别在于，网格特征是从卷积模型的特征图中提取的，而块特征直接利用线性投影。...其主要思想是将可视的和文本的标记输入到构建在BERT上的单流模型中。文本标记通过自动语音识别方法将视频语音转换为文本来提取，视觉标记通过使用卷积主干从视频片段中提取特征来获取。...缺乏上下文：区域特征在没有任何背景信息的情况下提取属于特定类别的RoI特征，导致忽略了这些区域特征之间的语义关系。实际上，这些语义关系很重要。

    1.2K20

    万字深度好文！视觉-语言（VL）智能：任务、表征学习和大型模型

    然后于不同模式之间排列片段。由于一个图像区域可能与多个单词相关，他们会为每个单词的嵌入找到最相似的区域。图像与句子的相似度是对齐后的词对与区域对的相似度之和。 图4所示。...他们开发了一种上下文调节的注意力方案，以关注出现在图像和文本中的实例对。Nam等2017年提出了一种双注意力框架，该框架通过多个步骤来关注图像和文本中的特定区域，并从这两种模态中收集重要信息。...这些区域通常与下游任务密切相关。 块特征通常通过在均匀分割的图像块上的线性投影来提取。块特征和网格特征之间的主要区别在于，网格特征是从卷积模型的特征图中提取的，而块特征直接利用线性投影。...其主要思想是将可视的和文本的标记输入到构建在BERT上的单流模型中。文本标记通过自动语音识别方法将视频语音转换为文本来提取，视觉标记通过使用卷积主干从视频片段中提取特征来获取。...缺乏上下文：区域特征在没有任何背景信息的情况下提取属于特定类别的RoI特征，导致忽略了这些区域特征之间的语义关系。实际上，这些语义关系很重要。

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    上科大&Intel&MSRA提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型

    本文的核心思想为KD-VLP，是将视觉对象概念结合到端到端的多模态学习中，这是通过在预训练阶段执行从语义对象(来自现成的检测器)的知识提取来实现的。...为了便于跨模态对齐，作者还开发了一种知识引导的掩码策略，该策略根据对应文本中的名词短语与其语义标签之间的相似度得分，对候选对象进行采样以进行重建。...对于相应的文本，作者采用训练好的语言模型来提取名词短语。并计算每个名词短语和对象类别之间的关系，如下所示： 其中代表余弦距离，代表语言嵌入模型（比如BERT）。...本文的核心思想是在预训练阶段从外部检测器的语义空间和特征空间中进行目标知识的提取。...因此，作者开发了一个对象引导的掩码视觉建模任务来提取外部对象知识，以及一个短语-区域对齐任务来更好地学习语言实体和视觉概念之间的对齐。

    1.7K20

    【NLP基础】信息抽取(Information Extraction:NER(命名实体识别),关系抽取)

    信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术。...抽取文本数据中的名词短语、人名、地名等都是文本信息抽取，当然，文本信息抽取技术所抽取的信息可以是各种类型的信息。 本文介绍从文本中提取有限种类语义内容的技术。...构成命名实体类型的是特定于任务的;人员、地点和组织是常见的。一旦提取了文本中的所有命名实体，就可以将它们链接到与实际实体相对应的集合中。 关系抽取：发现和分类文本实体之间的语义关系。...图17.7说明了这样一个序列标记器在token Corp.接下来被标记的地方的操作。如果我们假设一个上下文窗口包含前两个和后两个单词，那么分类器可用的特征就是框内区域中显示的特征。 ?...回想一下,在这个模型中,输入单词wi的单词和字符嵌入。这些通过左到右的LSTM和右向左LSTM,其输出被连接(或其他组合)在位置上生成一个单一的输出层。

    12.6K32

    用不匹配的图文对也能进行多模态预训练？百度提出统一模态的预训练框架：UNIMO（ACL2021）

    现有的跨模态预训练方法试图通过简单的图像-文本匹配和掩蔽语言建模来学习仅基于有限图像-文本对的跨模态表示。他们只能学习图像-文本对的特定表示，因此无法推广到单模态场景。...然后，分别提取表示和作为图像V和文本W的语义表示。 基于大量的图像集、文本语料库和图文对，，UNIMO通过掩蔽预测的方式学习泛化的视觉和文本表示，并通过CMCL将它们统一到相同的语义空间中。...图像V和文本W的表示用于计算它们之间的相似性，以测量它们之间的距离。 为了促进视觉和语言在不同层面上的语义对齐，作者设计了几种文本重写技术 ，在单词、短语或句子层面重写图像的原始标题。...文本重写可以生成大量的hard negative样本，而不是像以前的方法那样随机采样负样本。通过这种方式，可以帮助模型从图像和文本之间进行不同层次的语义对齐。...为了改进语言学习过程，作者首先通过句法分析从文本中检测语义完整的短语，例如名称实体，然后使用以下掩蔽策略将它们作为一个整体处理。

    2.4K30

    入门 NLP 前，你必须掌握哪些基础知识？

    引言 今年一月开始，我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。在开始这个项目之前，我对自然语言处理（NLP）领域一无所知。...归一化由词干提取和词形还原组成。在词干提取过程中，通过删除后缀（如 -ed 和 -ing）来识别单词的词干。由此得到的词干并不一定是一个单词。...词干提取和词形还原的差异 这两种技术都通过讲将单词转化为其基本形式来降低文本中的噪声。对于大多数应用来说（如文本分类或文档聚类），保留单词的意义是非常重要的，因此最好使用词形还原而不是词干提取。...下面我们通过垃圾邮件检测和异常检测的例子来说明这两种学习方法之间的区别。...基于密度的聚类算法——数据空间被划分，并形成密度不同的区域。其中 DBSCAN 和 OPTICS 是两种最流行的算法，它们会提取出数据空间中臭咪咪的区域，将「早上」数据留在稀疏区域中。

    2K10

    字节联合中科大重磅打造文本到图像定制化生成新范式！

    ，创新性地将参考图主体表征为真实文本单词，通过解耦文本和参考图的影响区域，同时实现高度主体一致性和文本可控性； 曾作为即梦线上主体保持生成算法广泛应用； 研究动机 现有范式将主体表示为一个伪词（例如），...随后，在生成分支中，主体仅在掩码范围内发挥影响，而其他区域则完全由文本控制，从而同时实现了高主体相似性和文本可控性。...高度灵活：通过在推理阶段选择不同的单词，我们方法实现了灵活通用的任意层次的主体/主体群的精准保持生成。...具体实现包括：通过跨层跨尺度投影器（CCP）提取细粒度且鲁棒的主体表征，以及通过课程式训练策略（CTR） 平滑且高效地注入主体表征。...该范式通过训练-推理解耦框架内的渐进式定制过程，将目标真实词汇从通用概念逐步细化为具体主体。RealCustom++采用跨层跨尺度投影器与渐进式课程训练策略，实现了鲁棒的特征提取及姿态与尺寸的多样性。

    18210

    入门 NLP 项目前，你必须掌握哪些理论知识？

    一篇全面易懂的 NLP 入门宝典！ 翻译 | MrBear 编辑 | Pita 　 引言 今年一月开始，我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。...归一化由词干提取和词形还原组成。在词干提取过程中，通过删除后缀（如 -ed 和 -ing）来识别单词的词干。由此得到的词干并不一定是一个单词。...词干提取和词形还原的例子如下表所示： 词干提取和词形还原的差异 这两种技术都通过讲将单词转化为其基本形式来降低文本中的噪声。...下面我们通过垃圾邮件检测和异常检测的例子来说明这两种学习方法之间的区别。...基于密度的聚类算法——数据空间被划分，并形成密度不同的区域。其中 DBSCAN 和 OPTICS 是两种最流行的算法，它们会提取出数据空间中臭咪咪的区域，将「早上」数据留在稀疏区域中。

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    AI绘画提示词又进化 放弃局部重绘 富文本提示词生效

    我们从富文本中提取每个单词的属性，以实现局部样式控制、显式标记重新加权、精确的颜色渲染和详细的区域合成。我们通过基于区域的扩散过程来实现这些能力。...我们首先使用纯文本根据扩散过程的注意力图获取每个单词的区域。...对于每个区域，我们通过创建特定于区域的详细提示并应用特定于区域的指南来强制实施其文本属性，并通过基于区域的注入来保持其针对纯文本生成的保真度。...我们展示了从富文本生成图像的各种示例，并证明我们的方法在定量评估方面优于强基线。...script：即为我们原文不变情况，对cat单词做了批注，解释了这个猫咪的穿着，戴着太阳镜和围巾，即可实现局部微调 在文本海的风格中由局部单词的艺术家风格的改变，达到更改为浮世绘/梵高风格，浮世绘， Ukiyo-e

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    FOTS：自然场景的文本检测与识别

    现在这个任务可以用两个不同的部分检测和识别来完成。在检测部分检测场景中的文本区域，在识别部分识别文本，什么是文本?...但是对于训练识别模型，我使用了数据的增广，从合成的文本数据中提取了近15万幅文本图像。 在合成数据中，我们有文本图像，而在图像中写入的文本就是图像的名称，因此我们可以从图像的名称中提取图像名称。...这里R_cap是预测的边界框，R*是实际的边界框，所以这里log中的分子项是预测和实际之间的交叉区域，而标记项是这两个区域的并集。现在我们用这个来求截面积 ?...基于这两个输出，我们的模型通过损失计算和优化将会收敛，我们也将返回一个训练掩码，以便在计算损失时，我们将不考虑那些非常小的文本区域，标签文本没有给出。...首先,他们从图像中提取特征的帮助下共享层的卷积,然后这些特征在文本检测分支(这又是一堆褶积层)然后文本检测分支预测b框(边界框)和边界框的方向,本预测输出和ROI旋转使面向文本区域固定高度和长宽比不变,

    1.7K20

    CMU、MIT三篇论文详解机器和大脑范畴下NLP的关系

    在用神经成像设备（fMRI、MEG）记录大脑活动的同时，向受试者呈现语言刺激（例如逐字阅读一本书的一章或听一个故事），使用从 NLP 模型中提取的对应文本的表示来模拟所记录的大脑活动。...前期，一些研究人员针对 LSTMs 和 RNNs 等时序模型开展了一些工作，目的是评估神经网络如何传播信息、探索单词嵌入表征哪些信息以及通过检测特定语言信息的 NLP 任务来寻网络层中的表示等。...利用 [4] 中的方法，提取取得的先验知识（Prior），其中，组 1 中的区域（白色）处理与孤立单词和单词序列相关的信息，而组 2（红色）只处理与单词序列相关的信息。V 表示视觉皮层。...主要研究的方向是利用 NLP 模型提取单词、句子或文本的向量（嵌入）表示，之后将这些向量（嵌入）与脑活动的 fMRI 或 MEG 记录相对应。...该模型包括 12 个层次，并在 BooksCorpus 和 Wikipedia 上进行训练，以预测文本中的屏蔽词，并对两个词序列在文本中是否连续进行分类。

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