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中文命名实体识别的难点主要存在于： 1.中文文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词。 2.中文分词和命名实体识别互相影响。
坐标定位：图层分离后，基于图像识别技术获取所有文本条目的坐标信息，通过传统匹配算法完成印刷类文本条目坐标信息与机打类文本条目坐标信息的关联，实现印刷字段信息与机打字段信息的匹配，从而解决信息串行带来的干扰
针对图片文字违规风险的基本防控流程 内容输入：主要以图片输入为主，针对视频输入可以通过截帧、关键帧算法等方式转化为图像，然后输入到识别系统。
有了图像识别，有了百度飞桨 EasyDL 零售版的智能图像识别系统分析，一切可能出现的争议便不复存在。
人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。
在办公领域，最常用的就是识别图片上的文字，比如识别图片中的发票信息、合同信息、Excel 或者 Word 截图，比如说你对着喜欢的几页书拍了照，想把里面的文字抠出来怎么办？
如果能够采集到大量电表图片，借助人工智能技术批量检测和识别，将会大幅提升效率。
基于OCR识别技术结合专项训练方法构建的信用报告识别专用模型，自动识别、提取个人信用报告上的文本信息，并进行结构化输出，帮助信贷机构高效提取、采录用户信用信息，为信贷决策提供重要参考。
首先，我们需要了解挖数平台的关键词识别API接口的三种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。 精确模式精确模式是一种试图将句子最精确地切开的方式，适合于文本分析。
在初始化完成后，接着就是存快递和取快递两个功能的识别操作了。这里通过手势比数字1和数字2来实现存/取快递的选择。 下面是存快递的脚本，主要通过广播消息和iot的方式来实现消息的传递。
