Machine Learning in Document Analysis and Recognition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Fujisawa, Hiromichi 编

出品人:

页数:433

译者:

出版时间:

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9783540762799

丛书系列:

图书标签:

Machine Learning
Document Analysis
Document Recognition
Optical Character Recognition
Image Processing
Pattern Recognition
Artificial Intelligence
Computer Vision
Text Recognition
Deep Learning

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具体描述

The objective of Document Analysis and Recognition (DAR) is to recognize the text and graphical components of a document and to extract information. This book is a collection of research papers and state-of-the-art reviews by leading researchers all over the world including pointers to challenges and opportunities for future research directions. The main goals of the book are identification of good practices for the use of learning strategies in DAR, identification of DAR tasks more appropriate for these techniques, and highlighting new learning algorithms that may be successfully applied to DAR.

《文档信息智能处理与认知前沿》图书简介本书聚焦于当前信息技术领域，特别是文档处理与信息认知方面最前沿的研究与实践。在全球数据爆炸的背景下，如何高效、准确地从海量非结构化文档中提取、理解并利用信息，已成为学术界和工业界面临的核心挑战。本书旨在系统梳理和深入探讨文档信息处理的理论基础、关键技术、新兴范式以及未来发展趋势，为相关领域的研究人员、工程师和决策者提供一份全面的参考指南。第一部分：文档信息处理的理论基石与演进本部分从宏观视角审视文档信息处理的学科定位与历史发展。首先，我们将回顾信息论、计算语言学与模式识别等奠基学科对文档理解的贡献。重点分析了传统基于规则和统计的方法在处理复杂、多模态文档时的局限性，特别是面对版式复杂、文字多样、语义模糊的现实场景所暴露出的瓶颈。随后，本书详细阐述了文档结构化与语义解析的基础框架。这包括文档的几何布局分析（Layout Analysis）、文本块分割、逻辑结构识别（如标题、段落、表格的层次划分）等。我们深入探讨了如何利用图结构模型和拓扑关系来描述文档的内在联系，并介绍了用于构建精确文档本体（Document Ontology）的方法论。第二部分：深度学习驱动的文档内容理解本部分是本书的核心，全面覆盖了当前最先进的、基于深度学习的文档内容理解技术。 2.1 视觉特征的提取与表征：鉴于现代文档往往是图像或扫描件，本书详尽介绍了卷积神经网络（CNNs）在文档图像特征提取方面的应用。我们分析了不同网络架构（如ResNet, VGG, Vision Transformers）在捕捉文档纹理、字体、手写体和版面特征方面的差异与优势。特别关注了多尺度特征融合技术在处理文档中不同粒度信息（从单个字符到完整页面布局）时的关键作用。 2.2 序列与文本识别：针对光学字符识别（OCR）和场景文本识别（STR）的最新进展，本书详细介绍了基于循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）以及结合注意力机制的序列到序列（Seq2Seq）模型。重点讨论了端到端（End-to-End）识别系统的构建，该系统能够直接从图像输入映射到文本输出，并有效解决传统分阶段方法中误差累积的问题。对于低质量、倾斜或手写文档的鲁棒性提升策略，我们进行了深入的案例分析。 2.3 跨模态信息融合：现代文档处理不再局限于纯文本。本书探讨了如何有效地融合视觉信息（版面结构、图像、图表）与文本语义信息。介绍了多模态注意力机制，用以判断图像区域和相应文本描述之间的关联性，从而实现更深层次的上下文理解，例如，解析图文混排报告中的数据关系。第三部分：复杂文档的语义抽取与知识构建内容理解的最终目标是将非结构化数据转化为可计算、可推理的知识。本部分聚焦于从理解到知识转化的关键步骤。 3.1 关系抽取与信息提取（IE）：我们系统地介绍了面向特定领域文档（如合同、发票、医疗记录）的实体识别（NER）和关系抽取（RE）技术。不同于传统的基于模板的方法，本书强调了基于预训练语言模型（PLMs）的微调（Fine-tuning）策略在提高抽取精度和泛化能力方面的巨大潜力。特别讨论了零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习在处理罕见实体和新类型关系时的应用。 3.2 文档级的推理与问答系统：随着模型理解能力的增强，文档问答（Document QA）已成为衡量系统智能水平的重要指标。本书涵盖了文档级阅读理解模型（如基于BERT或T5的架构）如何处理长文档上下文、进行跨句推理，并生成准确、简洁的答案。此外，还探讨了如何利用知识图谱技术将抽取出的实体和关系进行结构化存储与推理查询。 3.3 版面智能解析与表格理解：表格是结构化信息的重要载体，但其解析难度极高。本书详细介绍了如何利用几何信息、视觉线索和序列模型相结合的方法，准确识别表格的行、列边界、单元格内容及其逻辑结构。此外，还讨论了复杂报告中图表、列表的自动标注与数据提取技术。第四部分：新兴范式与未来展望本部分展望了文档信息处理领域的未来发展方向，特别是那些可能带来颠覆性变革的新兴技术。 4.1 生成式模型在文档中的应用：探讨了大型语言模型（LLMs）在文档摘要、报告生成、自动问句生成以及文档内容润色方面的潜力。分析了如何通过有效的提示工程（Prompt Engineering）和检索增强生成（RAG）架构，确保生成内容的准确性和可追溯性。 4.2 可解释性、鲁棒性与联邦学习：随着系统应用到金融、法律等高风险领域，模型的可解释性（XAI）变得至关重要。本书讨论了可视化技术和归因方法在揭示模型决策过程中的应用。同时，强调了在处理隐私敏感文档时，联邦学习和差分隐私技术如何平衡数据安全与模型性能。 4.3 低资源与跨语言处理：针对全球化背景下大量的非主流语言和低资源文档，本书介绍了迁移学习、预训练模型的跨语言适应技术，以及如何利用合成数据增强技术来弥补训练数据的不足。本书内容深度融合了最新的学术研究成果与工业界的大规模应用经验，力求构建一个全面、系统且面向实践的文档信息智能处理知识体系。它不仅是深入理解当前技术的教科书，更是指引未来研究方向的路线图。