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@@ -247,7 +247,7 @@ A:可以看下训练的尺度和预测的尺度是否相同,如果训练的
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1. 对于单一版式、或者版式差异不大的应用场景,可以基于识别场景的一些先验信息,将识别内容进行配对; 比如运用表单结构信息:常见表单"姓名"关键字的后面,往往紧跟的就是名字信息
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2. 对于版式多样,或者无固定版式的场景, 需要借助于NLP中的NER技术,给识别内容中的某些字段,赋予key值
249249

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由于这部分需求和业务场景强相关,难以用一个统一的模型去处理,目前PPOCR暂不支持。 如果需要用到NER技术,可以参照Paddle团队的另一个开源套件: https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE, 其提供的预训练模型ERNIE, 可以帮助提升NER任务的准确率。
250+
由于这部分需求和业务场景强相关,难以用一个统一的模型去处理,目前PPOCR暂不支持。 如果需要用到NER技术,可以参照Paddle团队的另一个开源套件: [PaddlePaddle/ERNIE](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE), 其提供的预训练模型ERNIE, 可以帮助提升NER任务的准确率。
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