Wie kann Apache Spark für einen effizienten String-Abgleich und die Überprüfung von Text verwendet werden, der mithilfe von OCR aus Bildern extrahiert wurde?

Effizienter String-Abgleich in Apache Spark zur Überprüfung extrahierten Texts

Optische Zeichenerkennungstools (OCR) führen häufig zu Fehlern beim Extrahieren von Text aus Bildern. Um diese extrahierten Texte effektiv mit einem Referenzdatensatz abzugleichen, ist ein effizienter Algorithmus in Spark erforderlich.

Angesichts der Herausforderungen bei der OCR-Extraktion, wie z. B. Zeichenersetzungen, Emoji-Auslassungen und Entfernung von Leerräumen, ist ein umfassender Ansatz erforderlich benötigt. Unter Berücksichtigung der Stärken von Spark kann eine Kombination von Machine-Learning-Transformatoren genutzt werden, um eine effiziente Lösung zu erreichen.

Pipeline-Ansatz

Eine Pipeline kann erstellt werden, um die folgenden Schritte auszuführen:

• Tokenisierung: Mithilfe von RegexTokenizer wird der Eingabetext in Token mit einer Mindestlänge aufgeteilt, wobei Zeichenersetzungen wie „I“ und „|“ berücksichtigt werden.
• N-Grams: NGram extrahiert n-Gramm-Sequenzen von Token, um potenzielle Symbolauslassungen zu erfassen.
• Vektorisierung: Um eine effiziente Ähnlichkeitsmessung zu ermöglichen, konvertiert HashingTF oder CountVectorizer n -Gramm in numerische Vektoren.
• Ortssensitives Hashing (LSH): Um die Kosinusähnlichkeit zwischen Vektoren anzunähern, nutzt MinHashLSH ortssensitives Hashing.

Beispielimplementierung

<code class="scala">import org.apache.spark.ml.feature.{RegexTokenizer, NGram, HashingTF, MinHashLSH, MinHashLSHModel}

// Input text
val query = Seq("Hello there 7l | real|y like Spark!").toDF("text")

// Reference data
val db = Seq(
  "Hello there ?! I really like Spark ❤️!", 
  "Can anyone suggest an efficient algorithm"
).toDF("text")

// Create pipeline
val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(
  new RegexTokenizer().setPattern("").setInputCol("text").setMinTokenLength(1).setOutputCol("tokens"),
  new NGram().setN(3).setInputCol("tokens").setOutputCol("ngrams"),
  new HashingTF().setInputCol("ngrams").setOutputCol("vectors"),
  new MinHashLSH().setInputCol("vectors").setOutputCol("lsh")
))

// Fit on reference data
val model = pipeline.fit(db)

// Transform both input text and reference data
val db_hashed = model.transform(db)
val query_hashed = model.transform(query)

// Approximate similarity join
model.stages.last.asInstanceOf[MinHashLSHModel]
  .approxSimilarityJoin(db_hashed, query_hashed, 0.75).show</code>

Dieser Ansatz bewältigt effektiv die Herausforderungen der OCR-Textextraktion und bietet eine effiziente Möglichkeit, extrahierte Texte mit einem großen Datensatz in Spark abzugleichen.

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