[發(fā)明專利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合同核對方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811512895.1 | 申請日： | 2018-12-11 |
| 公開（公告）號： | CN109800784A | 公開（公告）日： | 2019-05-24 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張瑞光;馮心;劉文慧;劉勝強;李玉蓮;張浩;馬蕊 | 申請（專利權(quán)）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市隆天聯(lián)鼎知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44232 | 代理人： | 劉抗美 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 核對 文本圖像 合同 像素信息 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工智能技術(shù) 字符識別 不一致 配置的 像素 標注 匹配 | ||
本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體揭示了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合同核對方法及裝置，包括：獲取對照合同的文本圖像和待核對合同的文本圖像；對所述對照合同的文本圖像進行字符識別，獲得為進行合同核對所配置的每一關(guān)鍵字在所述對照合同的文本圖像中所在的像素信息；按照所述像素信息，在所述待核對合同的文本圖像中提取位于所述像素信息所指示像素的待核對關(guān)鍵字；對所述關(guān)鍵字和所述待核對關(guān)鍵字進行匹配，確定所述待核對關(guān)鍵字是否與所述關(guān)鍵字一致；若不一致，在所述待核對合同的文本圖像中標注出所述待核對關(guān)鍵字。提高了合同核對的效率和速率，解決了現(xiàn)有技術(shù)中合同核對效率低的問題。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合同核對方法及裝置。
背景技術(shù)
在合同雙方達成合同約定后，需要合同雙方責任人進行簽字或者蓋章，而在合同雙方責任人進行簽字或者簽章之前，需要人工核對待簽字/簽章的合同是否與約定的合同相同，從而避免合同被篡改。但是由于合同文本較長，涉及關(guān)鍵信息多，人工校驗效率低且很容易遺漏出錯。
由上可知，如何提高合同核對效率的問題還有待解決。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合同核對方法及裝置。
第一方面，一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合同核對方法，包括：
獲取對照合同的文本圖像和待核對合同的文本圖像；
對所述對照合同的文本圖像進行字符識別，獲得為進行合同核對所配置的每一關(guān)鍵字在所述對照合同的文本圖像中所在的像素信息；
按照所述像素信息，在所述待核對合同的文本圖像中提取位于所述像素信息所指示像素的待核對關(guān)鍵字；
對所述關(guān)鍵字和所述待核對關(guān)鍵字進行匹配，確定所述待核對關(guān)鍵字是否與所述關(guān)鍵字一致；
若不一致，在所述待核對合同的文本圖像中標注出所述待核對關(guān)鍵字。
第二方面，一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合同核對裝置，包括：
獲取模塊，被配置為：獲取對照合同的文本圖像和待核對合同的文本圖像；
字符識別模塊，被配置為：對所述對照合同的文本圖像進行字符識別，獲得為進行合同核對所配置的每一關(guān)鍵字在所述對照合同的文本圖像中所在的像素信息；
待核對關(guān)鍵字提取模塊，被配置為：按照所述像素信息，在所述待核對合同的文本圖像中提取位于所述像素信息所指示像素的待核對關(guān)鍵字；
匹配模塊，被配置為：對所述關(guān)鍵字和所述待核對關(guān)鍵字進行匹配，確定所述待核對關(guān)鍵字是否與所述關(guān)鍵字一致；
標注模塊，被配置為：若匹配模塊確定所述待核對關(guān)鍵字與所述關(guān)鍵字不一致，在所述待核對合同的文本圖像中標注出所述待核對關(guān)鍵字。
在一實施例中，所述獲取模塊包括：
獲取單元，被配置為：獲取根據(jù)所述對照合同所獲得的對照合同圖像，和獲取根據(jù)所述待核對合同所獲得的待核對合同圖像；
預處理單元，被配置為：對所述對照合同圖像進行預處理得到所述對照合同的文本圖像，以及對所述待核對合同圖像進行預處理，得到所述待核對合同的文本圖像。
在一實施例中，所述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合同核對裝置還包括：
文本信息獲取模塊，被配置為：獲取所述對照合同的文本信息；
關(guān)鍵字預測模塊，被配置為：通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述文本信息進行關(guān)鍵字預測，得到為所述對照合同所預測的若干所述關(guān)鍵字。
在一實施例中，所述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合同核對裝置還包括：
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