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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利文本识别模型的生成方法、装置、电子设备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：CN114998882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210597022.5，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权文本识别模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质是由郭若愚;杜宇宁;李晨霞;赖宝华;马艳军设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本识别模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种文本识别模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域。包括：获取训练数据集，训练数据集中包含第一图像及对应的标注结果、第二图像及对应的分类标签；将第一图像输入预设的特征提取网络中，以获取文本识别子网络输出的预测结果；将第二图像输入特征提取网络中，以获取分类子网络输出的预测标签；根据标注结果与预测结果间的第一差异，预测标签与分类标签间的第二差异，对特征提取网络及文本识别子网络进行修正。由此，根据分类任务辅助文本识别模型的训练，从而提高了文本识别模型的性能，进而提高了基于文本识别模型获取文本识别结果的准确性和可靠性。

本发明授权文本识别模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本识别模型的生成方法，包括： 获取训练数据集，其中，所述训练数据集中包含第一图像、所述第一图像对应的标注结果、第二图像、所述第二图像对应的分类标签，其中，所述第一图像对应的标注结果为所述第一图像中包含的正确文本，所述第二图像对应的分类标签用于标注所述第二图像的旋转角度； 将所述第一图像输入预设的特征提取网络中，以获取与所述预设的特征提取网络连接的文本识别子网络输出的预测结果，其中，所述预设的特征提取网络对所述第一图像进行特征提取，以获取所述第一图像对应的图像特征，所述文本识别子网络对所述第一图像对应的图像特征进行解析，以对所述第一图像中包含的文本进行预测，获取预测结果； 将所述第二图像输入所述预设的特征提取网络中，以获取与所述预设的特征提取网络连接的分类子网络输出的预测标签； 根据所述标注结果与预测结果间的第一差异，及所述预测标签与分类标签间的第二差异，分别对所述特征提取网络及所述文本识别子网络进行修正，以获取训练后的特征提取网络及文本识别子网络。

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