JP7474587B2 - 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
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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 (12)
- 文書の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であって、前記ノイズ除去方法は、条件付き敵対的生成ネットワーク(cGAN)を用いることによって実行される、ステップ(204)と、
文書識別子を実行して前記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前記画像から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。
- 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の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。
- 文書の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であって、前記ノイズ除去方法は、条件付き敵対的生成ネットワーク(cGAN)を用いることによって実行される、ノイズ除去モジュール(108)と、
前記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、
ユーザによる自然言語クエリを提供して、前記画像から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)。
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