OCR+NLP 提取信息并分析,这个开源项目火了!

2021年11月23日 阅读数:4
这篇文章主要向大家介绍OCR+NLP 提取信息并分析,这个开源项目火了!,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。

文字是传递信息的高效途径,利用 OCR 技术提取文本信息是各行业向数字智能化转型的第一步。
与此同时,针对 OCR 提取的海量文本信息,利用 NLP 技术进一步加工提取、分析理解后才能最大化发挥文本信息的价值。NLP 技术能够提高 OCR 准确率,并从文本中抽取关键信息、构建知识图谱,搭建检索、推荐、问答系统等。git

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虽然各行业智能化产业升级已经在如火如荼的开展中,可是在实际应用落地中却遇到诸多困难,好比:数据样本不够、模型精度不高、预测时延大等。为此,百度飞桨针对真实、高频的产业场景,提供了从数据准备、模型训练优化,到模型部署全流程的案例教程。github

据说文档和代码已经开源了,来吧⬇️
https://github.com/PaddlePadd...segmentfault

01 OCR+NLP串联技术难点

市面上有很多开源的 OCR、NLP 产品,可是若是想直接利用这些工具,会面临底层框架不统1、串联难度高、效果没法保证等问题。PaddleOCR 和 PaddleNLP 是面向产业界的开发库,均基于飞桨开源框架最新版本,可以将 OCR 和 NLP 技术无缝结合。框架

今天咱们针对金融行业研报、物流快递单,来看看 OCR + NLP 信息抽取技术的应用。工具

02 OCR+NLP 金融研报分析

当前,诸多投资机构都经过研报的形式给出对于股票、基金以及行业的判断,让大众了解热点方向、龙头公司等各种信息。然而,分析和学习研报每每花费大量时间,研报数量的与日俱增也使得研报智能分析诉求不断提升。这里咱们采用命名实体识别技术,自动抽取研报中的关键信息,例如,“中国银行成立于1912年。”中包含了组织机构、场景事件、时间等实体信息。性能

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▲ OCR+NLP Pipeline学习

针对研报数据的命名实体识别与词频统计总体流程如上图所示。首先将研报 pdf 数据使用 fitz 包拆分为图像格式,而后利用 PaddleOCR 套件在研报数据集上微调 PP-OCR[1]的检测模型,使用现有的识别模型得到文本信息。PP-OCR 是 PaddleOCR 中由百度自研的明星模型系列,由文本检测、文本方向分类器与文本识别模块串联而成。测试

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▲ PP-OCR Pipeline优化

对 OCR 识别出的文本进行整理后,调用 PaddleNLP 中的 Taskflow API 抽取文本信息中的组织机构实体。最后对这些实体进行词频统计,就可初步断定当前研报分析的热点机构。spa

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▲ Taskflow 使用示意图

目前,Taskflow API 支持天然语言理解(NLU)和生成(NLG)两大场景共八大任务,包括中文分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、文本纠错、情感分析、生成式问答和智能写诗,都可一键调用。

03 物流快递单信息抽取

双十一要到了,想必不少人都预备了一个满满的购物车。去年双十一成交量4982亿元,全国快递企业共处理快件39亿件,这背后则是物流行业工做量的骤增。除了满负荷的长深高速公路,还有繁忙的快递小哥。不管是企业业务汇总,仍是寄件信息填写,都少不了关键信息智能提取这一环节,这其中均采用了命名实体识别技术。

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命名实体识别大致上有三种方案:字符串匹配、统计语言模型、序列标注。前两种方法须要预先构建词典、穷举全部实体,没法发现新词、变体等。本案例中采用了目前的主流方法——序列标注。

数据集包括1600条训练集,200条训练集和200条测试集,采用 BIO 体系进行标注。

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▲ 实体定义和数据集标注示例

针对轻量化、高精度的需求,能够选用 RNN+CRF 方案。也能够采用预训练模型,经过模型压缩、动转静加速等方式知足精度和性能的要求。咱们采用 Ernie-Gram[2] + CRF 得到了最佳效果。

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此外,命名实体识别技术能够应用于各种关键信息的提取,例如电商评论中的商品名称、电子发票中的抬头信息、收入证实中的金额、法律文书中的犯罪地点等信息。结合关系抽取、事件抽取技术,还能够构建知识图谱、搭建问答系统等。
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