文字是传递信息的高效路径，利用 OCR 技术提取文本信息是各行业向数字智能化转型的第一步。与此同时，针对 OCR 提取的海量文本信息，利用 NLP 技术进一步加工提取、剖析了解后能力最大化施展文本信息的价值。NLP 技术能够晋升 OCR 准确率，并从文本中抽取要害信息、构建常识图谱，搭建检索、举荐、问答零碎等。
尽管各行业智能化产业降级曾经在热火朝天的发展中，然而在理论利用落地中却遇到诸多困难，比方：数据样本不够、模型精度不高、预测时延大等。为此，百度飞桨针对实在、高频的产业场景，提供了从数据筹备、模型训练优化，到模型部署全流程的案例教程。
据说文档和代码曾经开源了，来吧⬇️
https://github.com/PaddlePadd…
OCR+NLP 串联技术难点
市面上有不少开源的 OCR、NLP 产品，然而如果想间接利用这些工具，会面临底层框架不对立、串联难度高、成果无奈保障等问题。PaddleOCR 和 PaddleNLP 是面向产业界的开发库，均基于飞桨开源框架最新版本，可能将 OCR 和 NLP 技术无缝联合。
明天咱们针对金融行业研报、物流快递单，来看看 OCR + NLP 信息抽取技术的利用。
OCR+NLP 金融研报剖析
以后，诸多投资机构都通过研报的模式给出对于股票、基金以及行业的判断，让公众理解热点方向、龙头公司等各类信息。然而，剖析和学习研报往往破费大量工夫，研报数量的一劳永逸也使得研报智能剖析诉求一直进步。这里咱们采纳命名实体辨认技术，主动抽取研报中的要害信息，例如，“中国银行成立于 1912 年。”中蕴含了组织机构、场景事件、工夫等实体信息。
▲ OCR+NLP Pipeline
针对研报数据的命名实体辨认与词频统计整体流程如上图所示。首先将研报 pdf 数据应用 fitz 包拆分为图像格式，而后利用 PaddleOCR 套件在研报数据集上微调 PP-OCR[1] 的检测模型，应用现有的辨认模型取得文本信息。PP-OCR 是 PaddleOCR 中由百度自研的明星模型系列，由文本检测、文本方向分类器与文本辨认模块串联而成。
▲ PP-OCR Pipeline
对 OCR 辨认出的文本进行整顿后，调用 PaddleNLP 中的 Taskflow API 抽取文本信息中的组织机构实体。最初对这些实体进行词频统计，就可初步断定以后研报剖析的热点机构。
▲ Taskflow 应用示意图
目前，Taskflow API 反对自然语言了解（NLU）和生成（NLG）两大场景共八大工作，包含中文分词、词性标注、命名实体辨认、句法分析、文本纠错、情感剖析、生成式问答和智能写诗，均可一键调用。
物流快递单信息抽取
双十一要到了，想必很多人都准备了一个满满的购物车。去年双十一成交量 4982 亿元，全国快递企业共解决快件 39 亿件，这背地则是物流行业工作量的骤增。除了满负荷的长深高速公路，还有忙碌的快递小哥。无论是企业业务汇总，还是寄件信息填写，都少不了要害信息智能提取这一环节，这其中均采纳了命名实体辨认技术。
命名实体辨认大体上有三种计划：字符串匹配、统计语言模型、序列标注。前两种办法须要事后构建词典、穷举所有实体，无奈发现新词、变体等。本案例中采纳了目前的支流办法——序列标注。
数据集包含 1600 条训练集，200 条训练集和 200 条测试集，采纳 BIO 体系进行标注。
▲ 实体定义和数据集标注示例
针对轻量化、高精度的需要，能够选用 RNN+CRF 计划。也能够采纳预训练模型，通过模型压缩、动转静减速等形式满足精度和性能的要求。咱们采纳 Ernie-Gram[2] + CRF 取得了最佳成果。
此外，命名实体辨认技术能够利用于各类要害信息的提取，例如电商评论中的商品名称、电子发票中的低头信息、支出证实中的金额、法律文书中的立功地点等信息。联合关系抽取、事件抽取技术，还能够构建常识图谱、搭建问答零碎等。
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