OCR을 사용하여 이미지에서 추출된 텍스트를 효율적으로 문자열 일치시키고 확인하는 데 Apache Spark를 어떻게 사용할 수 있습니까?

추출된 텍스트 확인을 위한 Apache Spark의 효율적인 문자열 일치

OCR(광학 문자 인식) 도구는 이미지에서 텍스트를 추출할 때 오류가 발생하는 경우가 많습니다. 이렇게 추출된 텍스트를 참조 데이터 세트와 효과적으로 일치시키려면 Spark의 효율적인 알고리즘이 필요합니다.

문자 교체, 이모티콘 생략, 공백 제거 등 OCR 추출에서 직면하는 문제를 고려할 때 포괄적인 접근 방식은 다음과 같습니다. 필요합니다. Spark의 장점을 고려하면 기계 학습 변환기의 조합을 활용하여 효율적인 솔루션을 얻을 수 있습니다.

파이프라인 접근 방식

파이프라인을 구성하여 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

• 토큰화: RegexTokenizer를 사용하면 입력 텍스트가 "I" 및 "|"와 같은 문자 대체를 고려하여 최소 길이의 토큰으로 분할됩니다.
• N-Grams: NGram은 잠재적인 기호 누락을 포착하기 위해 토큰의 n-gram 시퀀스를 추출합니다.
• 벡터화: 효율적인 유사성 측정을 용이하게 하기 위해 HashingTF 또는 CountVectorizer는 n을 변환합니다. -그램을 숫자 벡터로 변환합니다.
• 지역 구분 해싱(LSH): 벡터 간의 코사인 유사성을 근사화하기 위해 MinHashLSH는 지역 구분 해싱을 활용합니다.

구현 예

<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>

이 접근 방식은 OCR 텍스트 추출 문제를 효과적으로 처리하고 추출된 텍스트를 Spark의 대규모 데이터 세트와 일치시키는 효율적인 방법을 제공합니다.

위 내용은 OCR을 사용하여 이미지에서 추출된 텍스트를 효율적으로 문자열 일치시키고 확인하는 데 Apache Spark를 어떻게 사용할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!