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流式文檔結(jié)構(gòu)識(shí)別對(duì)于排版格式自動(dòng)優(yōu)化和信息提取等具有重要作用?；谝?guī)則的結(jié)構(gòu)識(shí)別方法泛化能力較差，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法未考慮文檔單元之間的長距離依賴關(guān)系，識(shí)別準(zhǔn)確率較低。針對(duì)該問題，提出一種基于雙向長短期時(shí)間記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)的流式文檔結(jié)構(gòu)識(shí)別方法。從文檔單元的格式、內(nèi)容與語義3個(gè)方面篩選關(guān)鍵特征，并將文檔結(jié)構(gòu)識(shí)別看作序列標(biāo)注冋題，使用雙冋向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)枃建識(shí)別模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)18種邏輯標(biāo)簽的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠?qū)ξ臋n結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效識(shí)別，其識(shí)別效果優(yōu)于方正飛翔軟件。
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