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網(wǎng)站首頁如何做浮動(dòng)窗口自學(xué)seo大概需要多久

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????????在實(shí)際應(yīng)用中,識(shí)別文檔中的特定信息對(duì)于許多任務(wù)至關(guān)重要,例如發(fā)票識(shí)別、表格信息提取等。然而,由于文檔的多樣性和復(fù)雜性,傳統(tǒng)的光學(xué)字符識(shí)別(OCR)技術(shù)可能無法準(zhǔn)確識(shí)別文檔中的信息。為了解決這個(gè)問題,我們可以結(jié)合自定義的OCR技術(shù)和信息提取(IE)模型來提升文檔信息的檢測(cè)效果。本文將介紹如何使用PaddleOCR和UIE模型(Unified Information Extraction,統(tǒng)一信息提取)來進(jìn)行文檔信息提取,并提供代碼示例。

1. 準(zhǔn)備工作?

?首先,我們需要安裝PaddleOCR和PaddleNLP庫,您可以使用以下命令進(jìn)行安裝:

pip install --upgrade paddlenlp

2. 使用PaddleOCR進(jìn)行文本識(shí)別?

?PaddleOCR是一個(gè)基于PaddlePaddle的開源OCR工具,它支持多語言文本識(shí)別,并且提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型。在本文中,我們將使用PaddleOCR來識(shí)別文檔中的文本信息。

from paddleocr import PaddleOCRocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch", ocr_version="PP-OCRv4")
img_path = 'your_image.jpg'
ocr_result = ocr.ocr(img_path, rec=True)

以上代碼將使用PaddleOCR對(duì)指定圖片進(jìn)行文本識(shí)別,并返回識(shí)別結(jié)果。?

3. 使用UIE模型進(jìn)行信息提取?

PaddleNLP提供了一個(gè)名為UIE(Unified Information Extraction)的模型,用于從文本中提取結(jié)構(gòu)化信息。我們可以結(jié)合PaddleOCR的識(shí)別結(jié)果和UIE模型來提取文檔中的特定信息。?

from paddlenlp import Taskflowschema = ["taxpayer_identification_number", "invoice_date", "total_amount", "payee"]
layout = []  # OCR結(jié)果組成的layout參數(shù)for res in ocr_result:for item in res:x1, y1 = item[0][0]x2, y2 = item[0][2]text = item[1][0]layout.append(([x1, y1, x2, y2], text))ie_task = Taskflow("information_extraction", schema=schema, model="uie-x-base", layout_analysis=True)
ie_result = ie_task({"doc": img_path, "layout": layout})print(ie_result)

在上述代碼中,我們將OCR識(shí)別結(jié)果轉(zhuǎn)換為UIE模型所需的layout參數(shù),并使用UIE模型進(jìn)行信息提取。最終,我們將得到提取的結(jié)構(gòu)化信息。

通過結(jié)合自定義的OCR技術(shù)和信息提取模型,我們可以更準(zhǔn)確地從文檔中提取特定信息,從而提升信息檢測(cè)的效果。

以上就是使用PaddleOCR和UIE模型進(jìn)行文檔信息提取的示例代碼。希望本文能夠?qū)δ兴鶐椭?#xff01;

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http://aloenet.com.cn/news/37882.html

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