如何使用 Apache Spark 進行 OCR 錯誤的高效字串匹配？

使用Apache Spark 進行高效能字串比對：綜合指南

簡介：

簡介：

增加的光學字元辨識(OCR) 工具的使用突顯需要高效的字串匹配演算法來處理OCR 錯誤。 Spark 是一種流行的資料處理框架，為此任務提供了一系列解決方案。

問題：

對螢幕截圖進行OCR 時，出現諸如字母替換（" I」和「l」到「|」）、表情符號替換和空格刪除可能會發生。由於這些不準確性，將這些提取的文字與大型資料集進行配對會帶來挑戰。

解決方案：

Spark 提供了機器學習轉換器的組合，可以組合起來執行高效的字串匹配。

1. 步驟：

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

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

標記化（將輸入字串分割為單字或字元）：

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

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

N-gram 產生（建立字元序列）：

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

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

向量化（將文字轉換為數字特徵）：

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

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

局部敏感雜湊（LSH）：

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

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

將Transformer 組合到管道中：

<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. 模型擬合：

<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>

轉換與連接：儘管存在OCR 錯誤，此方法仍可實現高效的字串比對，從而獲得準確的結果。

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