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龙图腾网获悉深圳市星桐科技有限公司申请的专利文本识别模型的训练方法、文本识别方法及装置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：CN115546798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211233661.X，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权文本识别模型的训练方法、文本识别方法及装置是由李兵;秦勇设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本识别模型的训练方法、文本识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种文本识别模型的训练方法、文本识别方法及装置，其中，文本识别模型的训练方法包括：获取数据集；构建初始文本识别模型；利用初始文本识别模型的第一子网络对文本样本图像进行特征提取，得到第一特征映射；利用第二子网络对第一特征映射进行特征提取，得到第二特征映射；利用第三子网络对第一特征映射进行特征提取，得到第三特征映射；利用第四子网络基于第二特征映射和第三特征映射，得到融合特征映射；利用解码子网络对融合特征映射进行解码，得到预测结果；根据预测结果和数据集，对初始文本识别模型进行训练，得到训练好的文本识别模型。采用本公开，帮助识别模型的训练，提升识别性能。

本发明授权文本识别模型的训练方法、文本识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取数据集，所述数据集包括第一数据集和第二数据集，所述第一数据集包括带字符标注信息的文本样本图像，所述第二数据集包括对所述第一数据集中带字符标注信息的文本样本图像进行数据增广操作后得到的多批图像增广数据； 构建初始文本识别模型，所述初始文本识别模型包括第一子网络、第二子网络、第三子网络、第四子网络和解码子网络；利用所述第一子网络对所述文本样本图像进行特征提取，得到高度大于1的第一特征映射；利用所述第二子网络对所述第一特征映射进行特征提取，得到宽度和高度均等于1的第二特征映射；利用所述第三子网络对所述第一特征映射进行特征提取，得到通道为1的第三特征映射；利用所述第四子网络基于所述第二特征映射和第三特征映射，得到融合特征映射；利用所述解码子网络对所述融合特征映射进行解码，得到预测结果； 根据所述预测结果和所述第二数据集，对所述初始文本识别模型进行训练，得到第一中间模型； 根据所述第一数据集对所述第一中间模型进行训练，得到第二中间模型； 根据未标注的文本样本图像以及所述第二中间模型进行模型训练，直至模型收敛，得到训练好的初始文本识别模型； 将所述训练好的初始文本识别模型的解码子网络的串行解码子模块中的attention层除去，将串行解码子模块中的Transformer解码器接在并行解码子模块之后，得到训练好的文本识别模型。

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