基于DBNet和CRNN算法的端到端企业实体识别

摘要：

随着深度学习技术的发展,文字识别与自然语言处理近年来受到广泛关注.结合文字识别与自然语言处理技术解决传统方法无法处理的问题,成为企业提高自身竞争力的重要利器.自然场景文字识别分为文字的检测和识别,两者缺一不可.本研究针对传统算法存在准确率低、识别速度慢及模型不轻量化等问题,提出一种基于DBNet的检测算法,结合CRNN的识别算法,辅以CTC loss来实现端到端的企业实体识别.此外,增加命名实体识别模块,提升了识别的准确度.在实验阶段,选择准确率(Precision,P)和识别速率(False Alarm,FA)作为评价指标,实验结果表明,本算法在数据集上,有较高的准确率和较快的识别速率,验证了所提出的改进方法并具有较好的效果.

关键词：深度学习、DBNet、CRNN、命名实体识别

所属期刊栏目：44

分类号：TP319;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院重点实验室开放基金;湖北省自然科学基金指导性计划项目

在线出版日期：2022-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：481-488