中文文本事件检测技术

作者：崔莹

来源：计算机与数字工程, 2022, 50(12): 2700-2704.

• 改进神经网络
• 文本事件检测
• 自然场景文本检测
• FPA

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。