为了有效控制字符切分和识别后处理的错误传播效应，实现端到端文字识别的可训练性，我们采用如下图所示的序列学习框架。框架整体分为三层：卷积层，递归层和翻译层。其中卷积层提特征，递归层既学习特征序列中字符特征的先后关系，又学习字符的先后关系，翻译层实现对时间序列分类结果的解码。

由于序列学习框架对训练样本的数量和分布要求较高，我们采用了真实样本+合成样本的方式。真实样本以美团点评业务来源（例如菜单、身份证、营业执照）为主，合成样本则考虑了字体、形变、模糊、噪声、背景等因素。基于上述序列学习框架和训练数据，在多种场景的文字识别上都有较大幅度的性能提升，如下图所示。

　　写在最后

本文主要以深度学习在自然语言处理、图像处理两个领域的应用为例进行了介绍，但深度学习在美团点评可能发挥的价值远远不限于此。未来，我们将继续在各个场景深入挖掘，比如在智能交互、配送调度、智能运营等，在美团点评产品的智能化道路上贡献一份力量。

　　作者简介

文竹，美团点评美团平台与酒旅事业群智能技术中心负责人，2010年从清华硕士毕业后，加入百度，先后从事机器翻译的研发及多个技术团队的管理工作。2015年4月加入美团，负责智能技术中心的管理工作，致力于推动自然语言处理、图像处理、机器学习、用户画像等技术在公司业务上的落地。

李彪，美团点评美团平台及酒旅事业群NLP技术负责人，曾就职搜狗、百度。2015年加入美团点评，致力于NLP技术积累和业务的落地，负责的工作包括深度学习平台和模型，文本分析在搜索、广告、推荐等业务上应用，智能客服和交互。

晓明，美团点评平台及酒旅事业群图像技术负责人，曾就职于三星研究院。2015年加入美团点评，主要致力于图像识别技术的积累和业务落地，作为技术负责人主导了图像机审、首图优选和OCR等项目的上线，推进了美团产品的智能化体验和人力成本的节省。

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