JP2020095713A - 対話型インタフェース及びデータベースクエリを用いた文書画像からの情報抽出の方法及びシステム - Google Patents
対話型インタフェース及びデータベースクエリを用いた文書画像からの情報抽出の方法及びシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020095713A JP2020095713A JP2019217153A JP2019217153A JP2020095713A JP 2020095713 A JP2020095713 A JP 2020095713A JP 2019217153 A JP2019217153 A JP 2019217153A JP 2019217153 A JP2019217153 A JP 2019217153A JP 2020095713 A JP2020095713 A JP 2020095713A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- text
- image
- query
- document
- schema
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000000605 extraction Methods 0.000 title abstract description 18
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 claims description 34
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 23
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 12
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 10
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 2
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 claims description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 23
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 4
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 3
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 2
- PCTMTFRHKVHKIS-BMFZQQSSSA-N (1s,3r,4e,6e,8e,10e,12e,14e,16e,18s,19r,20r,21s,25r,27r,30r,31r,33s,35r,37s,38r)-3-[(2r,3s,4s,5s,6r)-4-amino-3,5-dihydroxy-6-methyloxan-2-yl]oxy-19,25,27,30,31,33,35,37-octahydroxy-18,20,21-trimethyl-23-oxo-22,39-dioxabicyclo[33.3.1]nonatriaconta-4,6,8,10 Chemical compound C1C=C2C[C@@H](OS(O)(=O)=O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2.O[C@H]1[C@@H](N)[C@H](O)[C@@H](C)O[C@H]1O[C@H]1/C=C/C=C/C=C/C=C/C=C/C=C/C=C/[C@H](C)[C@@H](O)[C@@H](C)[C@H](C)OC(=O)C[C@H](O)C[C@H](O)CC[C@@H](O)[C@H](O)C[C@H](O)C[C@](O)(C[C@H](O)[C@H]2C(O)=O)O[C@H]2C1 PCTMTFRHKVHKIS-BMFZQQSSSA-N 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 210000001072 colon Anatomy 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013502 data validation Methods 0.000 description 1
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/93—Document management systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/41—Analysis of document content
- G06V30/412—Layout analysis of documents structured with printed lines or input boxes, e.g. business forms or tables
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/242—Query formulation
- G06F16/2433—Query languages
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2452—Query translation
- G06F16/24522—Translation of natural language queries to structured queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2455—Query execution
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/284—Relational databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/217—Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/279—Recognition of textual entities
- G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
- G06F40/295—Named entity recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/30—Semantic analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/044—Recurrent networks, e.g. Hopfield networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/41—Analysis of document content
- G06V30/413—Classification of content, e.g. text, photographs or tables
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Character Input (AREA)
Abstract
Description
本特許出願は、2018年11月30日に出願されたインド特許出願第201821045427号に対する優先権を主張するものである。
=G(z),z=P(z)によって定義されるモデル分布であり、zは、ノイズの多い画像データセットからのサンプルの1つである。
SELECT $SELECT COL FROM $TABLE
WHERE $COND COL $OP $COND VAL
従って、NL発話をSQLクエリにマップするために以下のステップが実行される。
SELECT * FROM TABLE
WHERE id = (SELECT id FROM TABLE WHERE string = "VALUE")
SELECT * FROM TABLE WHERE primary str = "VALUE"
SELECT SUBSTR(line, pos(VALUE), ) FROM TEMP
SELECT SUBSTR(line, pos(VALUE1), pos(VALUE2)-pos(VALUE1) ) FROM
TEMP
104 メモリ
108 ノイズ除去モジュール
110 文書識別子
112 OCRエンジン
114 スキーマ考案モジュール
116 ストアリングモジュール
118 対話型インタフェース
120 変換モジュール
122 データベースクエリモジュール
124 HTRエンジン
126 データベース
128 インテント識別子
Claims (15)
- 画像から関連情報を抽出する方法(200)であって、前記方法は、
前記画像を入力画像として取得するステップ(202)と、
前記入力画像にノイズ除去方法を実行して前記入力画像からノイズを取り除くステップ(204)と、
文書識別子を実行して文書のタイプを識別するステップであって、前記タイプは、印刷されたテキスト又は手書きのテキストの何れかである、ステップ(206)と、
前記識別された文書のタイプに応じて前記画像に光学文字認識(OCR)を実行して、テキストエンティティのセットを検出するステップ(208)と、
前記テキストエンティティのセット間の関係を設定するためのスキーマを設計するステップ(210)と、
前記検出されたテキストエンティティのセット及び前記スキーマをリレーショナルデータベースに格納するステップ(212)と、
ユーザによる自然言語クエリを提供して、対話型インタフェースを用いて関連情報を抽出するステップ(214)と、
前記自然言語クエリをSQLクエリに変換するステップ(216)と、
前記SQLクエリを前記リレーショナルデータベースに提供し、前記リレーショナルデータベースから関連情報を抽出するステップ(218)と、
を含むプロセッサ実装ステップを含む方法。 - 前記検出されたテキストエンティティのセット及び前記スキーマを前記リレーショナルデータベースに格納するステップの後に、前記SQLクエリを前記リレーショナルデータベースに直接提供するステップを更に含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記視覚特徴を前記入力画像に存在する文字のセットにマップするための再帰型符号器−復号器モデルを用いて前記手書きテキストを処理するステップを更に含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記自然言語クエリ及びこの意図を分類するステップを更に含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記関連情報を抽出するのに用いられたSQLクエリのセットのワークフローを格納するステップを更に含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記ノイズ除去方法は、敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いることによって実行される、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記テキストエンティティのセットは、その空間座標に関連付けられ、この情報は、近傍の前記テキストエンティティの所在を伝達する、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記文書識別子は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)からなるシャムネットワークを用いて実行される、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記テキストエンティティのセットは、ワード、ライン、テキストブロック、チェックボックス、矢印、OMRサークル、ロゴ、テーブル、図形又はテキストボックスのうちの1又は2以上である、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記文書識別子は、OCRを実行する前に正しいテンプレートを確認するために実行される、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記入力画像のノイズは、カメラの揺れ、不適切なフォーカス、画像化ノイズ、コーヒーの染み、しわ、低解像度、暗い照明、又は反射のうちの1又は2以上に起因する、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 最初の前記SQLクエリを、最初の前記クエリと比べてより単純な1より多いクエリに分解するステップを更に含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 画像から関連情報を抽出するシステム(100)であって、前記システムは、
前記画像を入力画像として提供する入力モジュール(102)と、
メモリ(104)と、
前記メモリと通信するプロセッサ(106)と、
を備え、前記プロセッサは更に、
前記入力画像にノイズ除去方法を実行して前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去モジュール(108)と、
文書のタイプを識別する文書識別子(110)であって、前記タイプは、印刷されたテキスト又は手書きのテキストの何れかである、文書識別子(110)と、
前記識別された文書のタイプに応じて前記画像に光学文字認識(OCR)を実行して、テキストエンティティのセットを検出するOCRエンジン(112)と、
前記エンティティのセット間の関係を設定するスキーマを設計するスキーマ設計モジュール(114)と、
前記検出されたテキストエンティティのセット及び前記スキーマをリレーショナルデータベースに格納する格納モジュール(116)と、
自然言語クエリを提供して、ユーザによる関連情報を抽出する対話型インタフェース(118)と、
前記自然言語クエリをSQLクエリに変換する変換モジュール(120)と、
前記SQLクエリを前記リレーショナルデータベースに提供して、前記リレーショナルデータベースから前記関連情報を抽出するデータベースクエリモジュール(122)と、
を備える、ことを特徴とするシステム(100)。 - コンピュータ可読プログラムを具現化した非一時的コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータデバイス上で実行された時に前記コンピュータデバイスに対して、
前記画像を入力画像として取得するステップ(202)と、
前記入力画像にノイズ除去方法を実行して、前記入力画像からノイズを除去するステップ(204)と、
文書識別子を実行して文書のタイプを実行するステップであって、前記タイプは、印刷されたテキスト又は手書きテキストの何れかであることを特徴とするステップ(206)と、
前記識別された文書のタイプに応じて前記画像に光学文字認識(OCR)を実行し、テキストエンティティのセットを検出するステップ(208)と、
前記テキストエンティティのセット間の関係を設定するスキーマを設計するステップ(210)と、
前記検出されたテキストエンティティのセット及び前記スキーマをリレーショナルデータベースに格納するステップ(212)と、
ユーザによる自然言語クエリを提供して、対話型インタフェースを用いて関連情報を抽出するステップ(214)と、
前記自然言語クエリをSQLクエリに変換するステップ(216)と、
前記SQLクエリを前記リレーショナルデータベースに提供し、前記リレーショナルデータベースから関連情報を抽出するステップ(218)と、
を実行させる、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。 - 前記検出されたテキストエンティティのセット及び前記スキーマを前記リレーショナルデータベースに格納するステップの後に、前記SQLクエリを前記リレーショナルデータベースに直接提供するステップを更に含む、ことを特徴とする請求項14に記載のコンピュータプログラム製品。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
IN201821045427 | 2018-11-30 | ||
IN201821045427 | 2018-11-30 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020095713A true JP2020095713A (ja) | 2020-06-18 |
JP7474587B2 JP7474587B2 (ja) | 2024-04-25 |
Family
ID=65801945
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019217153A Active JP7474587B2 (ja) | 2018-11-30 | 2019-11-29 | 対話型インタフェース及びデータベースクエリを用いた文書画像からの情報抽出の方法及びシステム |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10936897B2 (ja) |
EP (1) | EP3660733B1 (ja) |
JP (1) | JP7474587B2 (ja) |
CN (1) | CN111259724A (ja) |
AU (1) | AU2019264603A1 (ja) |
CA (1) | CA3059764A1 (ja) |
MX (1) | MX2019014440A (ja) |
Families Citing this family (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10614345B1 (en) * | 2019-04-12 | 2020-04-07 | Ernst & Young U.S. Llp | Machine learning based extraction of partition objects from electronic documents |
US20200327351A1 (en) * | 2019-04-15 | 2020-10-15 | General Electric Company | Optical character recognition error correction based on visual and textual contents |
US11030446B2 (en) * | 2019-06-11 | 2021-06-08 | Open Text Sa Ulc | System and method for separation and classification of unstructured documents |
RU2737720C1 (ru) * | 2019-11-20 | 2020-12-02 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Продакшн" | Извлечение полей с помощью нейронных сетей без использования шаблонов |
US20230139831A1 (en) * | 2020-09-30 | 2023-05-04 | DataInfoCom USA, Inc. | Systems and methods for information retrieval and extraction |
CN111275139B (zh) * | 2020-01-21 | 2024-02-23 | 杭州大拿科技股份有限公司 | 手写内容去除方法、手写内容去除装置、存储介质 |
US11263753B2 (en) * | 2020-04-07 | 2022-03-01 | Naver Corporation | Method for training a convolutional neural network for image recognition using image-conditioned masked language modeling |
CN111709339B (zh) * | 2020-06-09 | 2023-09-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种票据图像识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN111783710B (zh) * | 2020-07-09 | 2023-10-03 | 上海海事大学 | 医药影印件的信息提取方法和系统 |
US11495011B2 (en) * | 2020-08-07 | 2022-11-08 | Salesforce, Inc. | Template-based key-value extraction for inferring OCR key values within form images |
CN112016312B (zh) * | 2020-09-08 | 2023-08-29 | 平安科技(深圳)有限公司 | 数据关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112256904A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-01-22 | 天津大学 | 一种基于视觉描述语句的图像检索方法 |
CN112257386B (zh) * | 2020-10-26 | 2023-09-26 | 重庆邮电大学 | 一种文景转换中场景空间关系信息布局生成的方法 |
CN112270199A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-01-26 | 辽宁工程技术大学 | 基于CGAN方法的个性化语义空间关键字Top-K查询方法 |
CN112182022B (zh) * | 2020-11-04 | 2024-04-16 | 北京安博通科技股份有限公司 | 基于自然语言的数据查询方法、装置及翻译模型 |
US11663842B2 (en) * | 2020-11-05 | 2023-05-30 | Jpmorgan Chase Bank, N.A. | Method and system for tabular information extraction |
KR102498403B1 (ko) * | 2021-01-29 | 2023-02-09 | 포항공과대학교 산학협력단 | 자연어를 sql로 변환하는 시스템을 위한 훈련 세트 수집 장치 및 그 방법 |
CN112966131B (zh) * | 2021-03-02 | 2022-09-16 | 中华人民共和国成都海关 | 一种海关数据风控类型识别方法、海关智能化风险布控方法、装置、计算机设备及存储介质 |
US11816913B2 (en) * | 2021-03-02 | 2023-11-14 | Tata Consultancy Services Limited | Methods and systems for extracting information from document images |
CN112633423B (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-22 | 北京易真学思教育科技有限公司 | 文本识别模型的训练方法、文本识别方法、装置及设备 |
US11763585B2 (en) | 2021-07-14 | 2023-09-19 | Bank Of America Corporation | Multi-layer neural network and convolutional neural network for context sensitive optical character recognition |
CN113571052A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-10-29 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 一种噪声提取及指令识别方法和电子设备 |
US11720531B2 (en) * | 2021-08-23 | 2023-08-08 | Sap Se | Automatic creation of database objects |
CN113792064A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-14 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 实现多轮对话的方法及装置和关系模型生成方法 |
CN113642327A (zh) * | 2021-10-14 | 2021-11-12 | 中国光大银行股份有限公司 | 一种标准知识库的构建方法及装置 |
US11934801B2 (en) * | 2021-12-07 | 2024-03-19 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Multi-modal program inference |
Family Cites Families (35)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7461077B1 (en) | 2001-07-31 | 2008-12-02 | Nicholas Greenwood | Representation of data records |
US6778979B2 (en) | 2001-08-13 | 2004-08-17 | Xerox Corporation | System for automatically generating queries |
US7284191B2 (en) * | 2001-08-13 | 2007-10-16 | Xerox Corporation | Meta-document management system with document identifiers |
US7398201B2 (en) | 2001-08-14 | 2008-07-08 | Evri Inc. | Method and system for enhanced data searching |
US20050144189A1 (en) * | 2002-07-19 | 2005-06-30 | Keay Edwards | Electronic item management and archival system and method of operating the same |
US20050043940A1 (en) | 2003-08-20 | 2005-02-24 | Marvin Elder | Preparing a data source for a natural language query |
US7565139B2 (en) * | 2004-02-20 | 2009-07-21 | Google Inc. | Image-based search engine for mobile phones with camera |
JP4349183B2 (ja) * | 2004-04-01 | 2009-10-21 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
US7587412B2 (en) * | 2005-08-23 | 2009-09-08 | Ricoh Company, Ltd. | Mixed media reality brokerage network and methods of use |
US7454049B2 (en) * | 2005-04-21 | 2008-11-18 | Icvn, Inc. | System and method for intelligent currency validation |
EP2087448A1 (en) * | 2006-11-21 | 2009-08-12 | Cameron Telfer Howie | A method of retrieving information from a digital image |
US20110145068A1 (en) * | 2007-09-17 | 2011-06-16 | King Martin T | Associating rendered advertisements with digital content |
US8520979B2 (en) * | 2008-08-19 | 2013-08-27 | Digimarc Corporation | Methods and systems for content processing |
DE202010018601U1 (de) * | 2009-02-18 | 2018-04-30 | Google LLC (n.d.Ges.d. Staates Delaware) | Automatisches Erfassen von Informationen, wie etwa Erfassen von Informationen unter Verwendung einer dokumentenerkennenden Vorrichtung |
US9323784B2 (en) * | 2009-12-09 | 2016-04-26 | Google Inc. | Image search using text-based elements within the contents of images |
US9292493B2 (en) * | 2010-01-07 | 2016-03-22 | The Trustees Of The Stevens Institute Of Technology | Systems and methods for automatically detecting deception in human communications expressed in digital form |
US9183560B2 (en) * | 2010-05-28 | 2015-11-10 | Daniel H. Abelow | Reality alternate |
US8542926B2 (en) * | 2010-11-19 | 2013-09-24 | Microsoft Corporation | Script-agnostic text reflow for document images |
US8959082B2 (en) * | 2011-10-31 | 2015-02-17 | Elwha Llc | Context-sensitive query enrichment |
US10146795B2 (en) * | 2012-01-12 | 2018-12-04 | Kofax, Inc. | Systems and methods for mobile image capture and processing |
WO2014162211A2 (en) * | 2013-03-15 | 2014-10-09 | Translate Abroad, Inc. | Systems and methods for displaying foreign character sets and their translations in real time on resource-constrained mobile devices |
US9613068B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-04-04 | Amazon Technologies, Inc. | Scalable analysis platform for semi-structured data |
US9342533B2 (en) * | 2013-07-02 | 2016-05-17 | Open Text S.A. | System and method for feature recognition and document searching based on feature recognition |
US10318804B2 (en) * | 2014-06-30 | 2019-06-11 | First American Financial Corporation | System and method for data extraction and searching |
US9710570B2 (en) * | 2014-07-14 | 2017-07-18 | International Business Machines Corporation | Computing the relevance of a document to concepts not specified in the document |
US10437869B2 (en) * | 2014-07-14 | 2019-10-08 | International Business Machines Corporation | Automatic new concept definition |
US10162882B2 (en) * | 2014-07-14 | 2018-12-25 | Nternational Business Machines Corporation | Automatically linking text to concepts in a knowledge base |
US10503761B2 (en) * | 2014-07-14 | 2019-12-10 | International Business Machines Corporation | System for searching, recommending, and exploring documents through conceptual associations |
EP3475848B1 (en) * | 2016-09-05 | 2019-11-27 | Google LLC | Generating theme-based videos |
US11080273B2 (en) * | 2017-03-20 | 2021-08-03 | International Business Machines Corporation | Image support for cognitive intelligence queries |
CA3056775A1 (en) * | 2017-03-22 | 2018-09-27 | Drilling Info, Inc. | Extracting data from electronic documents |
US10747761B2 (en) | 2017-05-18 | 2020-08-18 | Salesforce.Com, Inc. | Neural network based translation of natural language queries to database queries |
CN110246113B (zh) * | 2018-03-09 | 2024-04-12 | 史密斯国际有限公司 | 用于表征油田工具的系统 |
JP7118697B2 (ja) * | 2018-03-30 | 2022-08-16 | 株式会社Preferred Networks | 注視点推定処理装置、注視点推定モデル生成装置、注視点推定処理システム、注視点推定処理方法、プログラム、および注視点推定モデル |
US10867404B2 (en) * | 2018-08-29 | 2020-12-15 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Distance estimation using machine learning |
-
2019
- 2019-03-13 EP EP19162426.1A patent/EP3660733B1/en active Active
- 2019-03-14 US US16/353,570 patent/US10936897B2/en active Active
- 2019-10-23 CA CA3059764A patent/CA3059764A1/en active Pending
- 2019-11-14 AU AU2019264603A patent/AU2019264603A1/en active Pending
- 2019-11-27 CN CN201911182075.5A patent/CN111259724A/zh active Pending
- 2019-11-29 JP JP2019217153A patent/JP7474587B2/ja active Active
- 2019-11-29 MX MX2019014440A patent/MX2019014440A/es unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
MX2019014440A (es) | 2022-04-12 |
US10936897B2 (en) | 2021-03-02 |
JP7474587B2 (ja) | 2024-04-25 |
AU2019264603A1 (en) | 2020-06-18 |
EP3660733C0 (en) | 2023-06-28 |
CN111259724A (zh) | 2020-06-09 |
EP3660733B1 (en) | 2023-06-28 |
US20200175304A1 (en) | 2020-06-04 |
EP3660733A1 (en) | 2020-06-03 |
CA3059764A1 (en) | 2020-05-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7474587B2 (ja) | 対話型インタフェース及びデータベースクエリを用いた文書画像からの情報抽出の方法及びシステム | |
Mahdavi et al. | ICDAR 2019 CROHME+ TFD: Competition on recognition of handwritten mathematical expressions and typeset formula detection | |
US20190385054A1 (en) | Text field detection using neural networks | |
US10867169B2 (en) | Character recognition using hierarchical classification | |
JP2009282980A (ja) | 画像学習、自動注釈、検索方法及び装置 | |
WO2018090011A1 (en) | System and method of character recognition using fully convolutional neural networks | |
US11157779B2 (en) | Differential classification using multiple neural networks | |
CN108734159B (zh) | 一种图像中敏感信息的检测方法及系统 | |
US11769341B2 (en) | System and method to extract information from unstructured image documents | |
US20200134382A1 (en) | Neural network training utilizing specialized loss functions | |
Sahu et al. | An efficient handwritten Devnagari character recognition system using neural network | |
CN112434690A (zh) | 动态解析文本图像特征现象的元素自动捕获理解方法、系统及存储介质 | |
US11816913B2 (en) | Methods and systems for extracting information from document images | |
CN112784009B (zh) | 一种主题词挖掘方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116030454B (zh) | 一种基于胶囊网络和多语言模型的文字识别方法及系统 | |
Rai et al. | Pho (SC) Net: an approach towards zero-shot word image recognition in historical documents | |
Bhatt et al. | Pho (SC)-CTC—a hybrid approach towards zero-shot word image recognition | |
Smitha et al. | Document image analysis using imagemagick and tesseract-ocr | |
Castro et al. | Improvement optical character recognition for structured documents using generative adversarial networks | |
Vishwanath et al. | Deep reader: Information extraction from document images via relation extraction and natural language | |
US11715288B2 (en) | Optical character recognition using specialized confidence functions | |
Joshi et al. | Combination of multiple image features along with KNN classifier for classification of Marathi Barakhadi | |
Nguyen-Trong | An End-to-End Method to Extract Information from Vietnamese ID Card Images | |
Rahul et al. | Deep reader: Information extraction from document images via relation extraction and natural language | |
Liang et al. | Implementing word retrieval in handwritten documents using a small dataset |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221024 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231026 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240126 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240318 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240415 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7474587 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |