关键信息的提取方法和装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

技术编号:32832923 阅读:42 留言:0更新日期:2022-03-26 20:48
本发明专利技术公开了一种关键信息的提取方法和装置、存储介质及电子装置,其中,上述方法包括:根据目标文档中文本块的标注信息确定所述文本块的图像特征、位置特征和文本特征,其中,所述标注信息包括:所述文本块对应的图像信息、所述文本块在所述目标文档的位置和所述文本块的文本内容,所述文本特征包括:所述文本块中每个字符的第一字符特征;融合所述图像特征、所述位置特征和所述文本特征,得到所述文本块对应的文本块特征;根据所述文本块特征和所述第一字符特征提取所述文本块中的关键信息,采用上述技术方案,解决了对于结构复杂,文本内容丰富的文档提取效果较差等问题。本内容丰富的文档提取效果较差等问题。本内容丰富的文档提取效果较差等问题。

【技术实现步骤摘要】
关键信息的提取方法和装置、存储介质及电子装置


[0001]本专利技术涉及通信领域,具体而言,涉及一种关键信息的提取方法和装置、存储介质及电子装置。

技术介绍

[0002]随着信息技术的快速发展,人们每天需要处理非常多的文档资料,使用人力来从这些文档中提取信息是重复且费时费力的。对文档的关键信息进行提取是一项非常有用的技术,其旨在于从复杂的无结构化的文本中提取出主要的关键信息,并将其进行结构化表示。使用文档关键信息提取技术能快速、高效地从文档中找到感兴趣的关键信息,代替效率低下的人工查找形式,从而极大的提升工作效率。
[0003]目前,随着一些基于深度学习的文档关键信息提取方法的提出以及使用,有效证明了深度学习相对比传统方法在该领域的优越性,但这些方法与技术仍然存在着一定的不足之处。比如,利用实体识别(NER)来进行文档关键信息抽取,在一些文本内容较短、结构简单的文档上取得了不错的效果,但对于结构复杂,文本内容丰富的文档提取效果就比较差。
[0004]针对相关技术中,对于结构复杂,文本内容丰富的文档提取效果较差等问题,尚未提出有效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种关键信息的提取方法,其特征在于,包括:根据目标文档中文本块的标注信息确定所述文本块的图像特征、位置特征和文本特征,其中,所述标注信息包括:所述文本块对应的图像信息、所述文本块在所述目标文档的位置和所述文本块的文本内容,所述文本特征包括:所述文本块中每个字符的第一字符特征;融合所述图像特征、所述位置特征和所述文本特征,得到所述文本块对应的文本块特征;根据所述文本块特征和所述第一字符特征提取所述文本块中的关键信息。2.根据权利要求1所述的关键信息的提取方法,其特征在于,融合所述图像特征、所述位置特征和所述文本特征的过程中,所述方法还包括:获取所述图像特征的第一权重、所述位置特征的第二权重和所述文本特征的第三权重;根据所述第一权重、第二权重、第三权重对所述图像特征、所述位置特征和所述文本特征进行加权相加,得到所述文本块的第一文本块特征。3.根据权利要求2所述的关键信息的提取方法,其特征在于,得到所述文本块的融合后的第一文本块特征之后,所述方法还包括:获取所述目标文档中的其他文本块的多个第二文本块特征,其中,所述目标文档包括:所述文本块和所述其他文本块;分别确定所述第一文本块特征与多个所述第二文本块特征中的每一个第二文本块特征的权重值,得到多个权重值,其中,所述权重值用于指示所述文本块和所述其他文本块的关联程度;根据所述多个第二文本块特征和所述多个权重值确定所述文本块的第三文本块特征,并将所述第三文本块特征作为所述文本块的文本块特征。4.根据权利要求3所述的关键信息的提取方法,其特征在于,分别确定所述第一文本块特征与多个所述第二文本块特征中的每一个第二文本块特征的权重值,得到多个权重值,包括:分别将所述第一文本块特征和多个所述第二文本块特征中的每一个第二文本块特征输入到注意力模型中,以使所述注意力模型用于根据第一文本块特征和多个所述第二文本块特征确定所述第一文本块特征与多个所述第二文本块特征中的每一个第二文本块特征的特征向量相似性;将所述特征向量相似性进行归一化处理,得到所述第一文本块特征与多个所述第二文本块特征中的每一个第二文本块特征的权重值。5.根据权利要求1所述的关键信息的提取方法,其特征在于,根据所述文本块特征和所述第一字符特征提取所述文本块中的关键信息的过程中,所述方法还包括:根据所述第一字符特征和所述文本块特征确定所述文本块中每个字符的分别对应的实体类型和所述实体类型的概率;将所述实体类型和所述实体类型的概率通过预设方式标注在所述每个字符上,得到所述每个...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈浩熊剑平
申请(专利权)人:浙江大华技术股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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