blink

任务场景 用户上传的药品清单，诊断报告，医疗票据，保险单等，其中药品清单的任务最重，数字准确度要求极高，医疗票据的整体难度最高，字的颜色，不全，印章，水印，重叠现象较为严重 BASE模型： CNN+RNN+(CTC或RNN+Attention常见问题： 1.数据量较小，而类别数较大（中文） 2.数据平衡较差 3.CTC结构的尖峰效应，RNN-Attention的长序列效果较差 问题分析 1,2属于数据采集问题 关于3，CTC的结构虽然通过DP的运算，比如图1中的a，输出可以为(a,-,-),(a,a,-),(-,a,-),(-,a,a),(-,-,a),(a,a,a),模型的损失会要求事件熵最小最高，这几种情况