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足不同业务场景需求的文字识别服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流,自主构建文字识别模板,识别模板图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 支持开发属于自己的文字识别应用,服务自动生成“API URI
从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息,节省人工录入,提升效率,降低用户实名认证成本,准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单,减少人工输入。 合同录入与审核 自动提取合同结构化信息,有助快速审核。 优势
字识别模型,保证结构化信息提取精度。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息,节省人工录入,提升效率,降低用户实名认证成本,准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单,减少人工输入。 合同录入与审核 自动识别结构化信息与提取签名盖章区域,有助快速审核。
识别服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件的介绍请参见产品介绍。 预置工作流 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流,自主构建文字识别模板,识别模板图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模
文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累,帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。传统方式开发文字识别应用需要7天,使用文字识别套件完成新版式票证结构化提取接口开发仅需3分钟。 已发布北京四区域 文字识别套件 OBS 2.0支持通用单模板工作流 文字识别套
处理,最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时,默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则,单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理
处理,最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时,默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则,单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理
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处理,最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时,默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则,单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理
Pro的文字识别套件提供了多模板工作流,通过工作流指引支持自定义多个文字识别模板,通过模型训练,自动识别图片所属模板,从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 本章节提供一个票证类型的样例,帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的多模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和
度。文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累,帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件提供预置工作流供您选择,全流程可视化完成AI应用开发以及持续迭代。 选择预置工作流 单模板工作流 通过工作流指引构建文字识
作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,详情请见新建应用。
下,建议针对不同的模板上传对应的训练集数据,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并框选添加的多个模板的识别区,详情请见框选识别区。 添加已有模板 针
图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,详情请见新建应用。
框选参照字段 在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片,这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板,通过参照字段的位置来校正待识别图片。
框选参照字段 在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片,这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板,通过参照字段的位置来校正待识别图片。
物流场景需要处理各种格式的票据图片,用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板,实现关键字段的自动识别和提取。 特点:对各种格式的票据图片,可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势:支持不同格式票据图片的自动识别和结构化提取。通过可视化界面操作,轻松指定识别区域,完成模板设计并调用服务接口。 图4 物流场景
户实名认证成本,准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单,减少人工输入。 合同录入与审核 自动识别结构化信息与提取签名盖章区域,有助快速审核。 自然语言处理套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等自然语言处理相关技
如果不正确,单击“上一步”,对当前模板进行修改。 如果识别结果正确,可对模板作进一步评估,详情请见评估模板。 评估模板 通过上传测试图片,在线评估模板识别并提取结构化文字的能力。 首先在“应用开发>评估”页面右侧选择与待评估模板对应的原模板,然后选择本地上传测试图片或者上传在线图片,评估模板。 图4
训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。