Apache Spark を使用して OCR エラーと文字列を効率的に照合するにはどうすればよいですか?

Apache Spark による効率的な文字列マッチング: 総合ガイド

概要:

光学式文字認識 (OCR) ツールの使用により、OCR エラーを処理するための効率的な文字列一致アルゴリズムの必要性が浮き彫りになりました。人気のあるデータ処理フレームワークである Spark は、このタスクに対するさまざまなソリューションを提供しています。

問題:

スクリーンショットで OCR を実行すると、文字置換 (" I" と "l" から "|")、絵文字の置換、およびスペースの削除が発生する可能性があります。これらの抽出されたテキストを大規模なデータセットと照合することは、これらの不正確さのため課題となります。

解決策:

Spark は、組み合わせて実行できる機械学習トランスフォーマーの組み合わせを提供します。効率的な文字列マッチング。

手順:

1. トークン化 (入力文字列を個々の単語または文字に分割):

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

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

2. N グラム生成 (文字シーケンスの作成):

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

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

3. ベクトル化 (テキストを数値特徴に変換):

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

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

4. 局所性依存ハッシュ (LSH):

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

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

5. トランスフォーマーのパイプラインへの結合:

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

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

6. モデルフィッティング:

<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. 変換と結合:

<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>

このアプローチにより、OCR エラーにもかかわらず効率的な文字列マッチングが可能になり、正確な結果が得られます。

以上がApache Spark を使用して OCR エラーと文字列を効率的に照合するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。