什么是NLP?NLP的兩個(gè)核心任務(wù)是什么?
01
什么是NLP
NLP(自然語言處理-Natural language processing)就是在機(jī)器語言與人類語言之間溝通的橋梁,以實(shí)現(xiàn)人機(jī)交流的目的。
02
NLP的兩個(gè)核心任務(wù)
NLU:自然語言理解。希望機(jī)器像人一樣,具備正常人的語言理解能力。NLG:自然語言生成。為了跨越人類和機(jī)器之間的溝通鴻溝,將非語言格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成人類可以理解的語言格式,如文章、報(bào)告等。
學(xué)習(xí)鏈接:https://easyai.tech/ai-definition/nlp/
文字也是人類語言之一,文字識別分為兩個(gè)具體步驟:文字的檢測和文字的識別,兩者缺一不可,尤其是文字檢測,是識別的前提條件,若文字都找不到,那何談文字識別。
03
自然場景文本檢測
自然場景下的文本檢測有如下幾個(gè)難點(diǎn):
文本存在多種分布,文本排布形式多樣;
文本存在多個(gè)方向;
多種語言混合。
1、Faster RCNN
Faster RCNN做文本檢測感覺問題不大,但是從效果來看,僅套用Faster RCNN來做文本檢測效果并不好,原因在于,文本有自己獨(dú)有的特點(diǎn),這種通用的文本檢測框架并不能很好地解決文本的這些特點(diǎn)。
2、CTPN
CTPN(基于Faster RCNN):目前比較成熟的文本檢測框架,精確度較好。但是檢測時(shí)間較長,有很大的優(yōu)化空間。
【文獻(xiàn)】Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network
文本行一般以水平長矩形的形式存在,而且文本行中每個(gè)字都有間隔,所以僅套用Faster RCNN來做文本檢測效果并不好。
而CTPN剔除一個(gè)新奇的想法,我們可以把文本檢測的任務(wù)拆分,第一步我們檢測文本框中的一部分,判斷它是不是一個(gè)文本的一部分,當(dāng)對一幅圖里所有小文本框都檢測之后,我們就將屬于同一個(gè)文本框的小文本框合并,合并之后就可以得到一個(gè)完整的、大的文本框了,也就完成了文本的檢測任務(wù)。這個(gè)想法有點(diǎn)像“分治法”,先檢測大物體的一小部分,等所有小部分都檢測出來,大物體也就可以檢測出來了。

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