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龙图腾网获悉深圳壹账通智能科技有限公司申请的专利基于神经网络模型的表格类型判定方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114882515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210601737.3，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权基于神经网络模型的表格类型判定方法、设备及介质是由范诗剑;朱昱锦;徐亮设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络模型的表格类型判定方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及涉及人工智能技术领域，提供了一种基于神经网络模型的表格类型判定方法、系统、设备及存储介质。包括：将第一表单信息输入矫正网络，得第一矫正结果信息输入框架特征提取网络，得第一表格线特征信息和第一单元格特征信息；第一表格线特征信息构建第一定位坐标系，将第一单元格特征信息输入生成第一单元格定位信息遍历第一单元格集合进行行列向量标识，得第一单元格行向量和第一单元格列向量输入行列特征提取网络，得第一语义特征信息和第一布局特征信息输入表格类型识别网络进行表格类型优化筛选，得第一筛选结果生成第一表格类型判定结果。本申请还涉及区块链技术领域，上述表格类型可以存储于一区块链的节点中。

本发明授权基于神经网络模型的表格类型判定方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的表格类型判定方法，其特征在于，所述神经网络模型包括矫正网络、框架特征提取网络、行列特征提取网络及表格类型识别网络，所述方法包括： 将第一表单信息输入矫正网络，获得第一矫正结果信息； 将所述第一矫正结果信息输入框架特征提取网络，获得第一表格框架特征信息，所述第一表格框架特征信息包括第一表格线特征信息和第一单元格特征信息； 根据所述第一表格线特征信息构建第一定位坐标系，将所述第一单元格特征信息输入所述第一定位坐标系，生成第一单元格定位信息，其中，所述第一单元格定位信息和第一单元格集合一一对应，所述第一单元格集合包括所述第一表单信息中的全部单元格信息； 基于所述第一单元格定位信息遍历所述第一单元格集合进行行列向量标识，生成第一单元格行向量和第一单元格列向量； 将所述第一单元格行向量和所述第一单元格列向量输入行列特征提取网络，获得第一行列特征信息，所述第一行列特征信息包括第一语义特征信息和第一布局特征信息； 基于大数据，根据所述第一布局特征信息进行表格类型匹配得到第一表格类型匹配集合，根据所述第一表格类型匹配集合构建第一优化筛选空间，将所述第一语义特征信息输入所述第一优化筛选空间得到第一筛选结果； 根据所述第一筛选结果，生成第一表格类型判定结果； 所述根据所述第一表格类型匹配集合构建第一优化筛选空间，包括： 获得第一匹配度计算公式： 其中，指的是第n表格类型对输入语义特征下的匹配概率，表示第n表格类型在本地表格类型匹配中对输入语义特征下的选择频率，表示第n表格类型在大数据表格类型匹配中对输入语义特征下的选择频率，为表征和权重的自定义比例参数，为表格类型数量； 根据所述第一匹配度计算公式和所述第一表格类型匹配集合构建所述第一优化筛选空间； 所述将所述第一语义特征信息输入所述第一优化筛选空间得到所述第一筛选结果，包括： 获得第一约束函数： 当时， 当时， 其中，表示从所述第表格类型转移至第表格类型的接受度； 在时，当≥第一预设接受度，接受所述第表格类型。

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