如何使用深度学习提取键值对
掌握键值提取：从 OCR 基础到高级深度学习。学习实施、预处理、神经网络和实用技巧。
来源:Nanonets本教程博客探讨了键值对提取的一些用例、解决任务的传统和当前方法以及带有代码的示例实现。
本教程博客探讨了键值对提取的一些用例、解决任务的传统和当前方法以及带有代码的示例实现。您遇到 KVP 的频率可能比您想象的要高。还记得您上次翻阅字典的时候吗？每个单词（键）都与其定义（值）配对。或者考虑您填写的表格 - 问题是键，您的答案是值。即使在商业世界中，发票也使用这种结构：购买的商品是键，价格是其对应的值。
发票但挑战在于：与结构整齐的表格不同，KVP 通常隐藏在非结构化数据或不熟悉的格式中。有时，它们甚至是部分手写的。想象一下，尝试从数千份手写表格或扫描的发票中手动提取数据。这会导致错误和沮丧。
这正是自动键值对提取可以提供帮助的地方。通过利用深度学习技术，我们可以教机器理解文档结构并准确高效地提取有价值的信息。
自动键值对提取在本指南中，我们将介绍键值对提取，从其广泛的应用到尖端技术。我们将概述 KVP 提取用例，帮助您了解传统方法及其局限性，探索深度学习如何彻底改变该领域，并指导您构建自己的提取系统。
快速完成 KVP 提取，而不会影响准确性。
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