Apache Spark を使用して、OCR を使用して画像から抽出されたテキストを効率的に文字列照合および検証するにはどうすればよいですか?

抽出されたテキスト検証のための Apache Spark での効率的な文字列マッチング

光学式文字認識 (OCR) ツールでは、画像からテキストを抽出するときにエラーが発生することがよくあります。これらの抽出されたテキストを参照データセットと効果的に照合するには、Spark の効率的なアルゴリズムが必要です。

文字の置換、絵文字の省略、空白の削除など、OCR 抽出で直面する課題を考慮すると、包括的なアプローチは次のとおりです。必要です。 Spark の強みを考慮すると、機械学習トランスフォーマーの組み合わせを活用して、効率的なソリューションを実現できます。

パイプライン アプローチ

パイプラインは、次の手順を実行するように構築できます。

• トークン化: RegexTokenizer を使用すると、入力テキストは、「I」や「|」などの文字置換を考慮して最小長のトークンに分割されます。
• N-Grams: NGram は、潜在的なシンボル省略を捕捉するためにトークンの N-gram シーケンスを抽出します。
• ベクトル化: 効率的な類似性測定を容易にするために、HashingTF または CountVectorizer は n を変換します-グラムを数値ベクトルに変換します。
• 局所性依存ハッシュ (LSH): ベクトル間のコサイン類似度を近似するために、MinHashLSH は局所性依存ハッシュを利用します。

実装例

<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>

このアプローチは、OCR テキスト抽出の課題に効果的に対処し、抽出されたテキストを Spark の大規模なデータセットと照合する効率的な方法を提供します。

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