Bagaimanakah Apache Spark Boleh Digunakan untuk Padanan Rentetan yang Cekap dengan Ralat OCR?

Pemadanan Rentetan yang Cekap dengan Apache Spark: Panduan Komprehensif

Pengenalan:

Pertambahan penggunaan alat Pengecaman Aksara Optik (OCR) telah menyerlahkan keperluan untuk algoritma pemadanan rentetan yang cekap untuk mengendalikan ralat OCR. Spark, rangka kerja pemprosesan data yang popular, menawarkan pelbagai penyelesaian untuk tugasan ini.

Masalah:

Apabila melakukan OCR pada tangkapan skrin, ralat seperti penggantian huruf (" I" dan "l" kepada "|"), penggantian emoji dan penyingkiran ruang boleh berlaku. Memadankan teks yang diekstrak ini dengan set data yang besar menimbulkan cabaran kerana ketidaktepatan ini.

Penyelesaian:

Spark menyediakan gabungan pengubah pembelajaran mesin yang boleh digabungkan untuk melaksanakan padanan rentetan yang cekap.

Langkah:

1. Tokenisasi (pisahkan rentetan input kepada perkataan atau aksara individu):

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

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

2. Penjanaan N-gram (buat jujukan aksara):

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

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

3. Vektorisasi (tukar teks kepada ciri berangka):

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

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

4. Pencincangan Sensitif Tempatan (LSH):

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

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

5. Menggabungkan Transformer ke Saluran Paip:

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

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

6. Model Pemasangan:

<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. Mengubah dan Mencantum:

<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>

Pendekatan ini membolehkan pemadanan rentetan yang cekap walaupun terdapat ralat OCR, menghasilkan keputusan yang tepat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Apache Spark Boleh Digunakan untuk Padanan Rentetan yang Cekap dengan Ralat OCR?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!