面向表单图像的文字识别与智能信息处理平台

成果编号：33123

价格：面议

完成单位：苏州大学

单位类别：211系统院所

完成时间：2022年

成熟程度：小批量生产阶段

服务产业领域：电子信息

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发布人：陈文亮离线

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苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。

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成果介绍

科技计划：其他：

成果形式：新技术

合作方式：技术开发、技术服务

参与活动： 2022年高校院所走进镇江产学研合作对接活动

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 0 项
已授权专利,其中:发明专利 3 项

成果简介

成果概况

创新要点

1）可处理印刷体和手写体混合的图像文件，抽取关键要素信息。 2）利用自然语言理解技术深层理解所抽取的要素信息，并建立它们之间的联系，构建知识图谱。 3）能对给定自然问句进行理解，通过查询、推理提供精准满意的答案。 4）实现基于知识图谱的问答系统和常见问题检索系统。 5）提供面向大规模文档的信息抽取和舆情分析服务。

主要技术指标

1）中文命名实体识别正确率95%以上。 2）关系抽取正确率80%以上。 3）事件抽取正确率80%以上。 4）知识图谱问答正确率85%以上。

其他说明

1） CCKS2021面向金融领域的事件因果关系抽取第四名（技术创新奖 2） 2021语言与智能技术竞赛(LIC)：多形态信息抽取任务三等奖。 3） CCKS2020金融事件要素抽取任务（苏大-华为联合组队）：第1名 4） CCKS2019中文知识图谱问答KBQA任务（苏大-华为联合组队）：第2名&技术创新奖 5） 2019年搜狐内容识别算法大赛:亚军 6） CCL2018 中移在线客服领域用户意图分类：第一名 7） CCF-CIDB2017 情感分析任务：三等奖

完成人信息

姓名：对接成功后可查看

所在部门：对接成功后可查看

职务：对接成功后可查看

职称：对接成功后可查看

手机：对接成功后可查看

E-mail：对接成功后可查看

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