使用Apache Spark 進行高效能字串比對：綜合指南
簡介：
簡介：增加的光學字元辨識(OCR) 工具的使用突顯需要高效的字串匹配演算法來處理OCR 錯誤。 Spark 是一種流行的資料處理框架，為此任務提供了一系列解決方案。
問題：對螢幕截圖進行OCR 時，出現諸如字母替換（" I」和「l」到「|」）、表情符號替換和空格刪除可能會發生。由於這些不準確性，將這些提取的文字與大型資料集進行配對會帶來挑戰。
解決方案：Spark 提供了機器學習轉換器的組合，可以組合起來執行高效的字串匹配。
<code class="scala">import org.apache.spark.ml.feature.RegexTokenizer
val tokenizer = new RegexTokenizer().setPattern("").setInputCol("text").setMinTokenLength(1).setOutputCol("tokens")</code><code class="scala">import org.apache.spark.ml.feature.NGram
val ngram = new NGram().setN(3).setInputCol("tokens").setOutputCol("ngrams")</code><code class="scala">import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF
val vectorizer = new HashingTF().setInputCol("ngrams").setOutputCol("vectors")</code><code class="scala">import org.apache.spark.ml.feature.{MinHashLSH, MinHashLSHModel}
val lsh = new MinHashLSH().setInputCol("vectors").setOutputCol("lsh")</code><code class="scala">import org.apache.spark.ml.Pipeline val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(tokenizer, ngram, vectorizer, lsh))</code>
<code class="scala">val query = Seq("Hello there 7l | real|y like Spark!").toDF("text")
val db = Seq(
"Hello there ?! I really like Spark ❤️!",
"Can anyone suggest an efficient algorithm"
).toDF("text")
val model = pipeline.fit(db)</code><code class="scala">val dbHashed = model.transform(db) val queryHashed = model.transform(query) model.stages.last.asInstanceOf[MinHashLSHModel] .approxSimilarityJoin(dbHashed, queryHashed, 0.75).show</code>
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