金融壹賬通榮登百家樂技巧CVPR兩項榜單榜首 搭建文本OCR中臺賦能金融場景投資理財

金融壹賬通榮登CVPR兩項榜單榜首 搭建文本OCR中臺賦能金融場景

  時間:2020-06-19 15:38:48  閱讀量:240

摘要:

近日由CVPR2020舉辦的掃描文檔OCR問答與檢索競賽Document Visual Question Answering(DocVQA)落下帷幕。在文檔問答和文檔檢索兩個子任務上,金融壹賬通Gamma Lab團隊分別以ANLS 84.84%和MAP 80.90%榮獲兩項任務榜單第一,同時參加該競賽的還有阿里達摩院、科大訊飛、中科院等公司。

  近日由CVPR2020舉辦的掃描文檔OCR問答與檢索競賽Document Visual Question
Answering(DocVQA)落下帷幕。在文檔問答和文檔檢索兩個子任務上,金融壹賬通Gamma Lab團隊分別以ANLS 84.84%和MAP
80.90%榮獲兩項任務榜單第一,同時參加該競賽的還有阿里達摩院、科大訊飛、中科院等公司。

  國際計算機視覺與模式識別會議(CVPR)是IEEE一年一度的學術性會議,是世界頂級的計算機視覺會議,三大頂會之一,會議的主要內容是計算機視覺與模式識別技術。

  

  任務一排行榜

  

  任務二排行榜

  本次金融壹賬通Gamma Lab團隊參加的掃描文檔OCR問答競賽(Document Visual Question
Answering)是針對表格、報告、信件等真實場景文檔圖片和相對應的問題,進行作答找到正確答案的競賽。競賽在文本檢測和文本識別的基礎上,加入了“閱讀理解”任務,對文檔中的內容進行提問。在良好的文字定位和識別能力的基礎上,還需要充分理解文檔內容,相比常規的OCR競賽更具有挑戰性。

  此次競賽存在兩大難點。具體而言,一是文檔圖片質量參差不齊。其中存在著大量的手寫體和分辨率較低、含有網紋的文檔圖片,常用的通用類OCR模型很難在這些文本上取得較好的效果。二是文檔問題多元化。競賽不僅僅需要文字內容,還需要融入非文字元素(標記、刻度框、分隔符、圖表),布局(頁面結構瘋狂百家樂、表格)和樣式(字體、顏色、高亮)等信息。

  針對上述痛點, 金融壹賬通Gamma
Lab團隊采用了最先進的OCR通用模型進行突破。首先,在檢測階段,對原始數據進行了頁面方向檢測和去網紋處理,提高模型文字檢測的準確率。其次,在識別階段,對原始數據進行了旋轉、縮放、膨脹、模糊和下劃線等數據增強,使模型對于不同畫質的圖片具有魯棒性。值得一提的是,Gamma
Lab的英文OCR識別模型,有效地解決了競賽文檔中網紋、頁面方向、手寫體、分辨率低等復雜樣本檢測和識別的問題,準確率超過官方提供的微軟OCR結果,尤其在文字檢測方面。

  

  在文檔理解上,模型加入了2D位置信息,幫助模型感知不同位置之間詞語的關系,這對于理解真實場景中的文檔是十分重要的環節。依托Gamma
Lab團隊在語言模型預訓練領域和閱讀理解領域的深厚積累,在海量的真實文檔上引入了N-gram
mask和問題生成的任務,并進一步訓練了24層的大型transformer模型,以提升預訓練模型在文檔上的閱讀理解的性能。此外,Gamma
Lab團隊還引入了表格檢測、文本糾錯、答案位置聚類等方案,進一步提升算法性能。

  

  DocVQA樣例

  目前,Gamma
Lab已將以上技術整合入金融壹賬通金融文本OCR中臺。同時,該中臺可以支持中文簡體、中文繁體、英文等語種的識別,簽約境內外客戶數十家,涉及銀行、保險、資管、證券、寬帶運營商等多個行業。上線2個月來,OCR的調用量已經超過10萬次。根據使用情況來看,Gamma-OCR的單字符識別準確率可達到99.99%,詞條準確率達95.4%。使用該中臺產品后,相關機構可減少50%-80%的信息錄入時間,
節省人力成本1/3以上。

  Gamma Lab匯聚眾多人工智能、大數據專家,累計申請專利技術200多項,前后獲得近十項世界競賽冠軍。事實上Gamma Lab
的迅速崛起離不開金融壹賬通對科技人才、科技研發的持續投入。當前,金融壹賬通研發技術人才就占46%,吸納了眾多來自麻省理工、牛津、清華、北大、復旦、上海交大等全球名校的人才不斷加入。未來,金融壹賬通將憑借靈活多樣的產品矩陣和科技服務能力,為客戶創造更多的價值,把“科技讓金融更簡單”落到實處。

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關鍵詞: 金融壹賬通

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