Comment Apache Spark peut-il être utilisé pour une correspondance efficace des chaînes avec les erreurs OCR ?

Correspondance efficace des chaînes avec Apache Spark : un guide complet

Introduction :

L'augmentation L'utilisation d'outils de reconnaissance optique de caractères (OCR) a mis en évidence la nécessité d'algorithmes efficaces de correspondance de chaînes pour gérer les erreurs OCR. Spark, un framework de traitement de données populaire, propose une gamme de solutions pour cette tâche.

Problème :

Lors de l'exécution de l'OCR sur des captures d'écran, des erreurs telles que des substitutions de lettres (" I" et "l" à "|"), le remplacement d'emoji et la suppression d'espace peuvent se produire. Faire correspondre ces textes extraits avec un grand ensemble de données pose un défi en raison de ces inexactitudes.

Solution :

Spark fournit une combinaison de transformateurs d'apprentissage automatique qui peuvent être combinés pour effectuer correspondance efficace des chaînes.

Étapes :

1. Tokénisation (diviser la chaîne d'entrée en mots ou caractères individuels) :

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

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

2. Génération N-gram (créer des séquences de caractères) :

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

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

3. Vectorisation (convertir le texte en caractéristiques numériques) :

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

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

4. Hachage sensible à la localité (LSH) :

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

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

5. Combinaison de transformateurs dans un pipeline :

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

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

6. Modèle Ajustement :

<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. Transformation et assemblage :

<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>

Cette approche permet une correspondance efficace des chaînes malgré les erreurs OCR, ce qui donne des résultats précis.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!