基于卷积神经网络的酒文献关键词自动识别与标注算法

关键词自动识别与标注算法在酒类历史文献自动分析和机器识别理解领域中有重要价值.首先采用YOLOv7网络模型进行酒文献的文本框识别,接着引入CBAM注意力机制获得文本框位置、大小等特征,然后采用PaddleOCR算法实现酒文献的关键词识别,最后应用文字修补技术进行优化处理.应用该检测算法设计的实验分析系统能高效处理海量酒文献数据,以90%的识别率提取文献中与酒类相关的文字信息,能有效克服酒文献中存在的文字印刷模糊不完整、字体种类多样的特殊情形,实验中取得了较好的识别标注效果.