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中文文本事件检测技术

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随着深度学习的发展,神经网络在文本检测方面得到了更深入的研究和更广泛的应用.在此基础上,为了提升中文文本事件检各项性能,提出了一种基于改进神经网络的中文文本事件检测方法,研究利用FPA算法优化传统BP神经网络的权值和阈值.为了验证基于改进神经网络的中文文本事件检测方法的效果,将其与自然场景文本检测方法在召回率、准确率和耗时性等方面进行了比较.结果表明:自然场景文本检测方法的准确率为88％,召回率为73％;基于改进神经网络的文本检测方法准确率为95％,召回率为86％;中文文本事件检测测试中自然场景文本检测方法的F值为0.79,耗时4.56s;基于改进神经网络的文本检测方法的F值为0.90,耗时0.64s.可见,基于改进的神经网络的中文文本事件检测方法具有更好的性能.
Chinese Text Event Detection Technology

崔莹

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西南电子技术研究所 成都 610036

改进神经网络 文本事件检测 自然场景文本检测 FPA

U19A20782020YFG0009

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.12.019

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(12)
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