Bagaimanakah Apache Spark boleh digunakan untuk pemadanan rentetan yang cekap dan pengesahan teks yang diekstrak daripada imej menggunakan OCR?

Pemadanan Rentetan yang Cekap dalam Apache Spark untuk Pengesahan Teks yang Diekstrak

Alat pengecaman aksara optik (OCR) sering menimbulkan ralat semasa mengekstrak teks daripada imej. Untuk memadankan teks yang diekstrak ini dengan berkesan dengan set data rujukan, algoritma yang cekap dalam Spark diperlukan.

Memandangkan cabaran yang dihadapi dalam pengekstrakan OCR, seperti penggantian aksara, peninggalan emoji dan penyingkiran ruang putih, pendekatan yang komprehensif adalah diperlukan. Memandangkan kekuatan Spark, gabungan pengubah pembelajaran mesin boleh dimanfaatkan untuk mencapai penyelesaian yang cekap.

Pendekatan Saluran Paip

Saluran paip boleh dibina untuk melaksanakan langkah berikut:

• Tokenisasi: Menggunakan RegexTokenizer, teks input dibahagikan kepada token dengan panjang minimum, mengambil kira penggantian aksara seperti "I" dan "|".
• N-Grams: NGram mengekstrak jujukan n-gram token untuk menangkap potensi peninggalan simbol.
• Vectorization: Untuk memudahkan pengukuran persamaan yang cekap, HashingTF atau CountVectorizer menukar n -gram menjadi vektor berangka.
• Pencincangan Sensitif Tempatan (LSH): Untuk menganggarkan persamaan kosinus antara vektor, MinHashLSH menggunakan pencincangan sensitif lokaliti.

Contoh Pelaksanaan

<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>

Pendekatan ini berkesan menangani cabaran pengekstrakan teks OCR dan menyediakan cara yang cekap untuk memadankan teks yang diekstrak dengan set data yang besar dalam Spark.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Apache Spark boleh digunakan untuk pemadanan rentetan yang cekap dan pengesahan teks yang diekstrak daripada imej menggunakan OCR?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!