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龙图腾网获悉深圳思为科技有限公司申请的专利文本标签的确定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：CN114359913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210004883.8，技术领域涉及：G06V30/18；该发明授权文本标签的确定方法及相关装置是由刘镇熙设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本标签的确定方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种文本标签的确定方法及相关装置，该方法包括：获取目标图片中的目标文本与目标文本对应的目标文本框特征向量，将目标文本与目标文本框特征向量输入预先训练好的标签确定模型，确定目标文本对应的第一标签，标签确定模型由多个训练文本、训练文本对应的训练文本框特征向量拼接后的数据，以及训练文本对应的第二标签训练得到，第二标签为预先设定的标签。本申请将训练文本框特征向量以及训练文本拼接，通过拼接后的训练文本框特征向量以及训练文本来训练标签确定模型，使得训练好的标签确定模型输出结果为训练文本的对应的第二标签，提高确定文本标签的准确性。

本发明授权文本标签的确定方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种文本标签的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图片；提取所述目标图片中的目标文本与所述目标文本对应的目标文本框特征向量；将所述目标文本与所述目标文本框特征向量输入预先训练好的标签确定模型，确定所述目标文本对应的第一标签，所述标签确定模型通过如下步骤训练得到：获取多个训练文本、所述训练文本对应的训练文本框特征向量以及与所述训练文本对应的第二标签，所述训练文本框特征向量包括所述训练文本所在的区域在训练图片中的顶点坐标，以及所述区域的斜边长与所述训练图片的斜边长的比值，所述第二标签为预先设定的标签;将所述训练文本与所述训练文本框特征向量拼接，获得第一矩阵包括：将所述训练文本通过文本字典转换为文本数字；通过语义表示模型将所述文本数字转化为文本向量，获得第二矩阵，所述第二矩阵包括所述文本向量；将所述训练文本框特征向量通过全连接神经网络转化为维度为1的第三矩阵和维度为k的第四矩阵，其中，所述k为超参数；根据所述第三矩阵和所述第二矩阵确定第五矩阵，以及根据所述第四矩阵和所述第二矩阵确定第六矩阵；根据所述第五矩阵和所述第六矩阵确定所述第一矩阵;将所述第一矩阵输入所述标签确定模型，获得第三标签，按照所述第三标签与所述第二标签的差异，调整所述标签确定模型，直至达到训练结束条件，得到所述标签确定模型。

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