复杂场景文本段识别

针对背景复杂或者存在字符黏连时文本段图片无法准确切分的情况进行了研究,提出了一种复杂场景文本段识别方法。该方法利用图像和文字序列的相关性设计双向递归神经网络对图像特征序列进行编码,然后设计集成的连接时间分类（CTC）和注意力（attention）模块对编码特征进行解码输出。该算法在多个数据集（公开数据集ICDAR2013和ICDAR2003以及验证码数据集）上进行测试,得到识别准确率分别为90.2%、87.4%和92.5%,从而证明了该算法的有效性。实验结果对文本段识别和应用有重要意义。     

嵌入重评分机制的自然场景文本检测方法

针对自然场景文本检测中存在大量假阳性问题，提出了嵌入重评分机制的自然场景文本检测方法。引入实例分割网络(Mask R-CNN)作为基本框架，实现对自然场景中多方向、不规则文本的检测；设计文本掩膜重评分机制，通过预测文本掩膜的质量，将文本的语义类别信息与其对应的掩膜完整性信息相结合，重新评估文本掩膜的质量，精确了文本的候选区域；重新设计损失函数的作用范围。上述模型基于端到端训练，在ICDAR2013、ICDAR2015和Total-Text等数据集进行性能测试，结果表明，提出的方法有效的提高了字符分割的完整性，较之现有方法明显地提高了文本检测的准确率和召回率，更适合自然场景中的不规则文本的识别。     

基于特征融合网络的自然场景文本检测

目前,基于深度学习的自然场景文本检测在复杂的背景下取得很好的效果,但难以准确检测到小尺度文本.本文针对此问题提出了一种基于特征融合的深度神经网络,该网络将传统深度神经网络中的高层特征与低层特征相融合,构建一种高级语义的神经网络.特征融合网络利用网络高层的强语义信息来提高网络的整体性能,并通过多个输出层直接预测不同尺度的文本.在ICDAR2011和ICDAR2013数据集上的实验表明,本文的方法对于小尺度的文本,定位效果显著.同时,本文所提的方法在自然场景文本检测中具有较高的定位准确性和鲁棒性,F值在两个数据集上均达到0.83.     

基于增强特征提取网络与语义特征融合的多方向文本检测

针对自然场景文本长度不定、角度倾斜等难题,提出了一种基于增强特征提取网络与语义特征融合的文本检测方法。通过结合可变形卷积与空洞卷积,设计了一种增强扩张残差模块EDRM (Enhanced Dilated Residual Module),将其应用于ResNet18的conv4＿x与conv5＿x层,并以此作为骨干网络,在改善网络特征提取能力的同时提高特征图像分辨率,减少空间信息丢失。其次,针对现有算法提取文本语义特征仍不充分的问题,将双向长短期记忆网络BiLSTM (Bi-directional Long Short-Term Memory)引入特征融合部分,增强融合特征图对自然场景文本的表征能力以及特征序列的关联性,同时提高模型的文本定位能力。在多方向文本数据集ICDAR2015、长文本数据集MSRA-TD500上对模型展开评估,实验结果表明,该算法与当下高效的DBNet算法相比,F值分别提升1.8%、3.3%,表现出良好的竞争力。     

挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测

针对现有优秀的anchor-free文本检测方法只挖掘了文本框几何特性而没有考虑文本框位置特性且缺乏有效的过滤机制,提出了挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测方法.该方法以ResNet50作为卷积神经网络的主干网络,将多个不同尺寸的特征层融合后预测文本框的几何特性和位置特性,最后辅之以二层过滤机制得到最终的检测文本框.在公开的数据集ICDAR2013和ICDAR2011上F值分别达到了0.870和0.861,证明了该方法的有效性.     

基于膨胀卷积迭代与注意力机制的实体名识别方法

针对传统实体名识别方法无法兼顾文本序列提取特征的有效性和神经网络模型训练速度的问题,提出一种基于迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)与注意力机制(ATT)的实体名识别方法。IDCNN可利用GPU并行计算的优化能力,保留长短期记忆神经网络的特性,即用简单的结构记录尽可能多的输入信息,并在准确提取文本序列特征的同时加快神经网络模型的训练速度。通过引入ATT运用文本语法信息和单词词性信息,从众多文本特征中选择对实体名识别更关键的特征,从而提高文本特征提取的准确性。在新闻数据集和微博数据集上的实验结果表明,神经网络模型的训练速度比传统的双向长短期记忆神经网络有显著提升,基于注意力的实体名识别方法的评价指标比传统的无注意力机制方法提高2%左右。     

双通道混合神经网络的文本情感分析模型

大多数文本情感分析方法不能有效地反映文本序列中不同单词的重要程度,并且不能获得足够的文本信息。提出了一种双通道混合神经网络的文本情感分析模型,混合神经网络层在胶囊网络(Capsule Network)模型和双向门限循环单元(BiGRU)模型之后分别引入注意力机制,使其自适应地感知上下文信息并提取影响文本情感分析的文本特征,将两种模型提取的特征进行融合。将两种不同的词向量经过混合神经网络层得到的结果进一步融合,由Softmax分类器进行分类。在三个标准数据集上的实验结果证明了该模型的有效性。     

一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法

为了提高经典目标检测算法对自然场景文本定位的准确性,以及克服传统字符检测模型由于笔画间存在非连通性引起的汉字错误分割问题,提出了一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法。采用经典的EAST算法对场景图像中的文字进行检测。对初检的文字框进行调整使其更紧凑和更完整地包含文字,主要由提取各连通笔画成分、汉字分割和文字形状逼近三部分组成。矫正文字区域和识别文字内容。实验结果表明,提出的算法在保持平均帧率为3.1 帧/s的同时,对ICDAR2015、ICDAR2017-MLT和MSRA-TD500三个多方向数据集上文本定位任务中的F-score分别达到83.5%、72.8%和81.1%;消融实验验证了算法中各模块的有效性。在ICDAR2015数据集上的检测和识别综合评估任务中的性能也验证了该方法相比一些最新方法取得了更好的性能。     

基于残差注意网络的端到端手写文本识别方法

中文手写文本识别是模式识别领域中的研究热点问题之一,其存在字符类别数量多、书写风格差异大和训练数据集标记难等问题.针对上述问题,提出无切分无循环的残差注意网络结构用于端到端手写文本识别.首先,以ResNet-26为主体结构,使用深度可分离卷积提取有意义特征,残差注意门控模块提升文本图像中的关键区域的重要性;其次,采用批量双线性插值模型对输入表征进行拉伸-挤压,实现二维文本表征到一维文本行表征的文本行上采样;最后,以连接时序分类作为识别模型的损失函数,实现高层次抽取表征与字符序列标记的对应关系.在CASIA-HWDB2.x和ICDAR2013两个数据集上进行实验研究,结果表明,所提方法在没有任何字符或文本行的位置信息时能够有效地实现端到端手写文本识别,且优于现有的方法.     

基于注意力机制的Siamese-BiLSTM短文本相似度算法

提出将注意力机制引入至孪生网络(Siamese Network)结构,通过注意力机制对句子中单词进行重要性评分,以双向长短时记忆网络(BiLSTM)作为基准系统,获得文本语义的深层次特征表示,从而有效地提升短文本相似度的准确率。实验采用通用公开标注数据集Quora语句对集和蚂蚁金服句对集,结果表明,与传统神经网络以及Siamese-Net网络相比,所提出的算法在短文本相似度总体效果上有明显提升,验证了所提算法的有效性。     

融合词语统计特征和语义信息的文本分类方法研究

为了更好地表示文本语义信息,提高文本分类准确率,改进了特征权重计算方法,并融合特征向量与语义向量进行文本表示.首先基于文本复杂网络实现文本特征提取,接着利用网络节点统计特征改进TF-IDF得到特征向量,再基于LSTM抽取语义向量,最后将特征向量与语义向量相融合,使新的文本表示向量信息区分度更高.以网络新闻数据为实验对象的实验结果表明,改进特征权重计算方法,在特征向量中引入了语义和结构信息,并融合特征向量和语义向量,能进一步丰富文本信息,改善文本分类效果.     

短文本分类的ResLCNN模型

短文本分类是互联网文本数据处理中的关键任务之一.长短时记忆网络LSTM（long short-term memory）和卷积神经网络CNN（convolutional neural network）是广泛应用于短文本分类任务的两种深度学习模型.在计算机视觉和语音识别领域的深度学习研究表明,深层次的神经网络模型具有较好的表达数据特征的能力.受此启发,面向文本深度学习分类问题,提出基于3层LSTM和CNN网络结构的ResLCNN（residual-LSTM-CNN）深度学习模型.该模型有效结合LSTM获取文本序列数据的长距离依赖特征和CNN通过卷积操作获取句子局部特征的优势,同时借鉴残差模型理论,在第1层LSTM层与CNN层之间加入恒等映射,构建残差层,缓解深层模型梯度消失问题.为了探究深层短文本分类中ResLCNN模型的文本分类能力,在多种数据集上将其与LSTM、CNN及其组合模型进行对比实验.结果表明,相比于单层LSTM与CNN组合模型,ResLCNN深层模型在MR、SST-2和SST-5数据集上分别提高了1.0%、0.5%、0.47%的准确率,取得了更好的分类效果.     

Scene text detection by adaptive feature selection with text scale-aware loss

Since convolutional neural networks(CNNs) were applied to scene text detection, the accuracy of text detection has been improved a lot. However, limited by the receptive fields of regular CNNs and due to the large scale variations of texts in images, current text detection methods may fail to detect some texts well when dealing with more challenging text instances, such as arbitrarily shaped texts and extremely small texts. In this paper, we propose a new segmentation based scene text detector, which is equipped with deformable convolution and global channel attention. In order to detect texts of arbitrary shapes, our method replaces traditional convolutions with deformable convolutions, the sampling locations of deformable convolutions are deformed with augmented offsets so that it can better adapt to any shapes of texts, especially curved texts. To get more representative features for texts, an Adaptive Feature Selection module is introduced to better exploit text content through global channel attention. Meanwhile, a scale-aware loss, which adjusts the weights of text instances with different sizes, is formulated to solve the text scale variation problem. Experiments on several standard benchmarks, including ICDAR2015, SCUT-CTW1500, ICDAR2017-MLT and MSRA-TD500 verify the superiority of the proposed method.

     

基于FCN的多方向自然场景文字检测方法

传统的自然场景文字检测方法所采用的手工设计特征在应对复杂自然场景时缺乏鲁棒性。针对复杂自然场景中的多方向文字检测问题,提出了一种新的基于深度学习文字检测方法,采用全卷积网络（Fully Convolutional Networks,FCN）并融合多尺度文字特征图,结合语义分割的方法分割文字候选区域,利用分割得到的文字候选区域直接获取文字候选检测框并进行扩大补偿处理,对文字候选检测框进行后处理得到最终检测结果。该方法在ICDAR2013、ICDAR2015标准数据集进行了测评,实验结果表明该方法相比一些最新方法取得了更好的性能。     

基于MAC-LSTM的问题分类研究

针对问句文本通常较短、语义信息与词语共现信息不足等问题,提出一种多层级注意力卷积长短时记忆模型（multi-level attention convolution LSTM neural network,MAC-LSTM）的问题分类方法。相比基于词嵌入的深度学习模型,该方法使用疑问词注意力机制对问句中的疑问词特征重点关注。同时,使用注意力机制结合卷积神经网络与长短时记忆模型各自文本建模的优势,既能够并行方式提取词汇级特征,又能够学习更高级别的长距离依赖特征。实验表明,该方法较传统的机器学习方法和普通的卷积神经网络、长短时记忆模型有明显的效果提升。     

基于LSTM的商品评论情感分析

随着电子商务的发展,产生了大量的商品评论文本.针对商品评论的短文本特征,基于情感词典的情感分类方法需要大量依赖于情感数据库资源,而机器学习的方法又需要进行复杂的人工设计特征和提取特征过程.本文提出采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）文本分类算法进行情感倾向分析,首先利用Word2vec和分词技术将评论短文本文本处理为计算机可理解的词向量传入LSTM网络并加入Dropout算法以防止过拟合得出最终的分类模型.实验表明：在基于深度学习的商品评论情感倾向分析中,利用LSTM网络的短时记忆独特特征对商品评论的情感分类取得了很好的效果,准确率达到99%以上.     

多方向自然场景文本检测

针对自然场景图像背景复杂和文本方向不确定的问题,提出一种多方向自然场景文本检测的方法。首先利用颜色增强的最大稳定极值区域(C-MSER)方法对图像中的字符候选区域进行提取,并利用启发式规则和LIBSVM分类器对非字符区域进行消除;然后设计位置颜色模型将被误滤除的字符找回,并利用字符区域中心进行拟合估计文本行倾斜角度;最后通过一个CNN分类器得到精确的结果。该算法在两个标准数据集上(ICDAR2011和ICDAR2013)上进行了测试,f-score分别为0.81和0.82,证明了该方法的有效性。     

基于Bi-LSTM的财金文本情感分类研究

针对现有文本情感分析方法准确率不高、实时性不强以及特征提取不充分的问题,构建了双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)模型。利用双向循环长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)提取文本的上下文信息;然后,对已提取的上下文特征利用LSTM进行局部语义特征提取;最后,采用语法规则,构建情感分类器。通过与RNN、Bi-LSTM等单一模型对比。实验结果表明,多层LSTM结构相比传统RNN(循环神经网络)的ROUGE(语义恢复度)值更高,具有较好的学习能力。