理解扫描收据

Eric Melz

理解扫描收据

计算与语言 2020-05-06 v1

作者: Eric Melz

摘要

让机器理解收据具有重要的应用前景，例如实现对购买行为的详细分析、执行费用政策以及从大量收据中推断购买行为模式。本文聚焦于扫描收据行项目的命名实体链接(NEL)任务；具体而言，该任务需要将OCR识别收据中的简写文本与杂货产品知识库(KB)关联起来。例如，扫描项“STO BABY SPINACH”应链接到标记为“Simple Truth Organic Baby Spinach”的目录项。结合多种信息检索技术与统计短语检测的实验表明，该方法有望有效理解扫描收据数据。

关键词

扫描收据命名实体链接知识库信息检索统计短语检测杂货产品

引用

@article{arxiv.2005.01828,
  title  = {Understanding Scanned Receipts},
  author = {Eric Melz},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2005.01828},
  year   = {2020}
}

备注

8 pages, 3 figures, no conference submission

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