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图像与信号处理|文档矢量化技术的研究进展与应用

汉斯出版社

2024-10-29

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导读：

文档矢量化是一种将文档内容转化为数学向量表示的技术，一般来说就是将光栅图像或者栅格图像转换为矢量图像。通过矢量化，可以将文本数据转化为计算机可以理解和处理的形式，从而将文档资料通过计算机矢量化的格式(例如OFD，PDF等)完整地保存下来，为印刷过程中的文本处理、信息检索等领域提供了更多可能性。首先，介绍了文档矢量化的背景；其次，介绍了传统文档矢量化模型；然后，将传统方法到基于深度学习的方法进行了全面综述并对不同的方法进行了比较；最后，对文档矢量化的应用领域和发展进行探讨和展望。

基本信息：

文档矢量化技术的研究进展与应用

Research Progress and Application of Document Vectorization Technology

作者：

王彤, 陆利坤：北京印刷学院信息工程学院，北京

关键词:

文档矢量化；矢量图像；深度学习；自然语言处理

项目基金：

北京市教育委员会出版学新兴交叉学科平台建设–数字喷墨印刷技术及多功能轮转胶印机关键技术研发平台(04190123001/003)

北京市数字教育研究重点课题(BDEC2022619027)

北京市高等教育学会2023年立项面上课题(课题编号：MS2023168)

北京印刷学院校级科研项目(20190122019, Ec202303, Ea202301, E6202405)

北京印刷学院学科建设和研究生教育专项(21090122012, 21090323009)

北京市自然科学基金资助项目(1212010)

原文链接：

https://doi.org/10.12677/jisp.2024.134036

内容简介：

在汉斯出版社《图像与信号处理》期刊上，有论文综述矢量图像的表示和图像矢量化，描述了几种常见的矢量化数学模型和它们在矢量图像内容创建中的贡献。

文档矢量化模型通过使用自然语言处理(NLP)和机器学习技术将文档或文本转换为向量，按照传统方法、基于机器学习的文档矢量化方法和基于深度学习的文档矢量化方法进行分类，图1展示了文档矢量化的常见模型。表1是各种文档矢量化模型的比较。

文档矢量化是自然语言处理(NLP)中的一个重要技术，它可以将文本数据转换为数字形式，以便计算机能够理解和处理，因此在文本分类、信息检索、文本摘要、文本相似度比较、机器翻译、语义分析等领域十分重要。表2展示了基于深度学习的不同矢量化方法的优缺点。表3展示了面向多模态文档的不同矢量化方法的比较。

结论

本文回顾了文档矢量化的方法和近年来具有代表性的文档矢量化技术。文档矢量化作为将非结构化文本转换为结构化向量表示的关键技术，在自然语言处理和信息检索领域扮演着重要角色。该技术的核心思想是通过建模文档中的词语的词义和统计信息，将文档映射到一个联系的向量空间中，使语义相似的文档在该向量空间中彼此靠近。可以说，文档矢量化技术通过自动捕捉文档的语义，大大降低了文本处理的复杂度，为下游任务如文本聚类、相似度计算、主题建模等提供了强有力的支持。文档矢量化技术在不断进步，未来的向量表示在多模态信息融合、结合知识图谱的矢量化等方面存在发展空间。随着深度学习、多模态数据处理等技术的发展，文档矢量化将展现出更大的潜力，并在未来的研究和应用中得到进一步的发展和应用。

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所属期刊

-Journal of Image and Signal Processing-

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