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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利模型训练和文本识别方法、装置以及存储介质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：CN114495087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210138219.2，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权模型训练和文本识别方法、装置以及存储介质是由达铖;王鹏;姚聪设计研发完成，并于2022-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练和文本识别方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种模型训练和文本识别方法、装置以及存储介质。所述模型训练方法包括：获取目标图像的图像特征和文本特征；融合所述图像特征和文本特征，得到所述目标图像的图文特征；基于所述图文特征和所述文本特征的校正文本标签，对文本校正模型进行训练，所述文本校正模型用于对所述文本特征进行校正。在本发明实施例的方案中，图文特征中融合了图像特征和文本特征，使得融合特征中包括了更多的图像特征所表征的上下文语义因素，因此，基于融合特征，对文本特征校正，提高了文本校正模型的校正能力，进而提高了文本识别效果。

本发明授权模型训练和文本识别方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 获取目标图像的图像特征和文本特征； 融合所述图像特征和文本特征，得到所述目标图像的图文特征，所述融合用于表示对所述图像特征和所述文本特征进行拼接； 基于所述图文特征和所述文本特征的校正文本标签，对文本校正模型进行训练，直至满足预设迭代条件，所述文本校正模型用于对所述文本特征进行校正，其中，所述预设迭代条件包括如下之一：所述文本校正模型的前一次输出与当前输出相同、所述文本校正模型的前一次输出与当前输出之间的差异小于预定条件； 所述文本校正模型包括上下文融合层和校正层，所述上下文融合层的输出连接到所述校正层的输入，所述校正层包括删除操作模块和插入操作模块，所述删除操作模块的输出连接到所述插入操作模块的输入，所述删除操作模块的输入作为所述校正层的输入，所述插入操作模块的输出作为所述校正层的输出； 所述删除操作模块用于根据所述文本校正标签对上下文融合后的图文特征进行字符删除，所述插入操作模块用于根据所述文本校正标签对删除字符的图文特征进行字符插入。

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