基于卷积神经网络和残差结构单元的合同数据识别提取

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摘 要：为提升合同中数据项识别和提取的准确率，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）和残差结构单元（Residual Building Unit，RBU）结合优化的CNN＼|RECR（Real Estate Transaction Contract Information Detection and Recognition Method Based on Improved Convolutional Neural Network）模型，并将其应用到不动产交易平台中合同数据项的识别提取场景。（剩余8291字）