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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种文本识别模型训练方法、文本识别方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116821671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310435928.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种文本识别模型训练方法、文本识别方法及相关装置是由易璟雯;刘伟棠;陈立力;周明伟设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本识别模型训练方法、文本识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本识别模型训练方法、文本识别方法及相关装置，该文本识别模型训练方法包括：获取训练文本和训练文本的标签文本；将训练文本和标签文本输入文本识别初始模型，提取训练文本与标签文本之间的相关性，得到多个预测结果；聚合多个预测结果得到软标签结果；基于软标签结果与预测结果之间的损失，调整文本识别初始模型。通过上述方式，本发明能够降低噪声数据对模型训练的影响，提高文本识别准确率。

本发明授权一种文本识别模型训练方法、文本识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种文本识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练文本和所述训练文本的标签文本； 将所述训练文本和所述标签文本输入文本识别初始模型，提取所述训练文本与所述标签文本之间的相关性，得到多个预测结果； 所述文本识别初始模型包括多个基模型，所述将所述训练文本和所述标签文本输入文本识别初始模型，提取所述训练文本与所述标签文本之间的相关性，得到多个预测结果包括： 分别利用所述多个基模型提取所述训练文本与所述标签文本之间的相关性，得到所述多个预测结果，不同所述基模型具有不同的初始化参数； 聚合多个所述预测结果得到软标签结果； 基于所述软标签结果与所述预测结果之间的损失，调整所述文本识别初始模型的参数； 其中，所述基于所述软标签结果与所述预测结果之间的损失，调整所述文本识别初始模型的参数，包括： 获取所述文本识别初始模型进行预测的任务损失，以及所述软标签结果与所述预测结果之间的一致性损失； 结合所述任务损失和所述一致性损失，调整所述文本识别初始模型； 所述获取所述文本识别初始模型进行预测的任务损失包括： 利用各所述标签文本的标签得分和所述标签得分最高的标签文本，计算各所述基模型的任务损失； 将多个所述基模型的任务损失加权平均，得到所述文本识别初始模型进行预测的任务损失； 所述基模型的任务损失包括所述训练文本中各个字符的任务得分的和，所述各个字符的任务得分为字符中各个标签文本的任务得分的和，所述标签得分最高的标签文本的所述任务得分为最高标签得分减一，非得分最高的标签文本的所述任务得分为所述标签得分。

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