如何使用 Apache Spark 对使用 OCR 从图像中提取的文本进行高效的字符串匹配和验证？

Apache Spark 中用于提取文本验证的高效字符串匹配

光学字符识别 (OCR) 工具在从图像中提取文本时经常会出现错误。为了有效地将这些提取的文本与参考数据集进行匹配，Spark 中需要一种高效的算法。

鉴于 OCR 提取中面临的挑战，例如字符替换、表情符号遗漏和空白删除，一种综合方法是需要。考虑到 Spark 的优势，可以利用机器学习转换器的组合来实现高效的解决方案。

管道方法

可以构建管道来执行以下步骤：

• 标记化：使用 RegexTokenizer，将输入文本分割成最小长度的标记，考虑“I”和“|”等字符替换。
• N-Grams：NGram 提取 n 元语法序列以捕获潜在的符号遗漏。
• 向量化：为了促进高效的相似性测量，HashingTF 或 CountVectorizer 将 n 转换为 n -gram 转换为数值向量。
• 局部敏感哈希 (LSH)：为了近似向量之间的余弦相似度，MinHashLSH 利用局部敏感哈希。

示例实现

<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>

这种方法有效地应对了 OCR 文本提取的挑战，并提供了一种将提取的文本与 Spark 中的大型数据集进行匹配的有效方法。

以上是如何使用 Apache Spark 对使用 OCR 从图像中提取的文本进行高效的字符串匹配和验证？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！