Wie kann Apache Spark für einen effizienten String-Abgleich mit OCR-Fehlern verwendet werden?

Effizientes String-Matching mit Apache Spark: Ein umfassender Leitfaden

Einführung:

Die Steigerung Der Einsatz von OCR-Tools (Optical Character Recognition) hat die Notwendigkeit effizienter String-Matching-Algorithmen zur Behandlung von OCR-Fehlern deutlich gemacht. Spark, ein beliebtes Datenverarbeitungs-Framework, bietet eine Reihe von Lösungen für diese Aufgabe.

Problem:

Beim Durchführen von OCR auf Screenshots treten Fehler wie Buchstabenersetzungen auf (" I“ und „l“ bis „|“), Emoji-Ersetzung und Leerzeichenentfernung können auftreten. Der Abgleich dieser extrahierten Texte mit einem großen Datensatz stellt aufgrund dieser Ungenauigkeiten eine Herausforderung dar.

Lösung:

Spark bietet eine Kombination aus maschinellen Lerntransformatoren, die kombiniert werden können, um Leistung zu erbringen Effizienter String-Abgleich.

Schritte:

1. Tokenisierung (Aufteilen der Eingabezeichenfolge in einzelne Wörter oder Zeichen):

<code class="scala">import org.apache.spark.ml.feature.RegexTokenizer

val tokenizer = new RegexTokenizer().setPattern("").setInputCol("text").setMinTokenLength(1).setOutputCol("tokens")</code>

2. N-Gramm-Erzeugung (Zeichenfolgen erstellen):

<code class="scala">import org.apache.spark.ml.feature.NGram

val ngram = new NGram().setN(3).setInputCol("tokens").setOutputCol("ngrams")</code>

3. Vektorisierung (Text in numerische Merkmale umwandeln):

<code class="scala">import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF

val vectorizer = new HashingTF().setInputCol("ngrams").setOutputCol("vectors")</code>

4. Locality-Sensitive Hashing (LSH):

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

val lsh = new MinHashLSH().setInputCol("vectors").setOutputCol("lsh")</code>

5. Kombinieren von Transformern in einer Pipeline:

<code class="scala">import org.apache.spark.ml.Pipeline

val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(tokenizer, ngram, vectorizer, lsh))</code>

6. Modell Anpassen:

<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>

7. Transformieren und Verbinden:

<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>

Dieser Ansatz ermöglicht einen effizienten String-Abgleich trotz OCR-Fehlern, was zu genauen Ergebnissen führt.

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