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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别方法及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：CN119785367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510064847.4，技术领域涉及：G06V30/246；该发明授权融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别方法及装置是由毛存礼;林熙;余正涛;张勇丙;黄于欣;高盛祥设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别方法及装置，属于自然语言处理领域。老挝语的字符结构更为复杂且存在众多同形异义词，为了解决老挝语图像中形似字符识别不佳的问题，提出了本发明，本发明包括：老挝语文本图像数据集构建、融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别模型构建、融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别模型训练以及老挝语文本图像识别四个部分构成。根据这四个部分功能模块化制成融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别装置，有效地解决了因字形结构相似而导致的老挝语字符识别困难问题。

本发明授权融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别方法，其特征在于：所述方法包括： Step1、老挝语文本图像数据集构建：通过人工收集、标注及校验的方式构建一个老挝语文本图像数据集； Step2、融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别模型构建：构建基于Transfomer基础视觉模型、基于语法修正的语言纠错模块、基于感知器模型的特征整形模块和基于交叉注意力的多维度特征融合模块； 设计基于Transformer基础视觉模型提取老挝语的文本图像特征及初始的文本图像特征的文本表示； 设计基于感知器模型的特征整形模块对提取出的文本图像特征进行凝练和降维，得到凝练图像特征； 设计基于语法修正的语言纠错模块，其编码层对基于Transformer基础视觉模型识别的初始的文本图像特征的文本表示进行编码得到源序列的隐层表示； 设计基于交叉注意力的多维度特征融合模块对源序列的隐层表示和凝练图像特征采用句法规则约束策略进行解码约束，用于实现对老挝语文本图像中文本信息的深刻挖掘； 包括： 构建基于交叉注意力的多维度特征融合模块，在基于语法修正的语言纠错模块的编码层和解码层之间，插入新的交叉注意力层，这些注意力层的键和值来源于特征整形模块生成的凝练图像特征，而查询则来自基于语法修正的语言纠错模块的输出源序列的隐层表示H；在融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别模型训练初期，在基于交叉注意力的多维度特征融合模块的输出进入解码层前引入了tanh门控机制，该机制通过双曲正切函数tanh对输入进行非线性变换，压缩数据范围到-1,1，用于捕获复杂的非线性关系，同时增强对特征变化的敏感性并抑制极端值的影响；具体而言，基于交叉注意力的多维度特征融合模块的输出与门控机制的可学习标量tanhα相乘后加入残差连接的输入表示，其中标量α初始化为0，用于确保初始模型输出与预训练语言纠错模型一致； 通过基于交叉注意力的多维度特征融合模块将源序列的隐层表示和凝练图像特征进行融合，并通过基于语法修正的语言纠错模块的解码端进行解码，得到最终的输出结果； Step3、对构建好的融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别模型进行训练； Step4、老挝语文本图像识别：将训练收敛的模型进行封装，部署在服务器上，开发一套API接口，通过API调用服务器上部署的融合语言纠错模型的老挝语图像文本识别模型，用于实现对老挝语文本图像的识别。

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