如何使用 Apache Spark 进行 OCR 错误的高效字符串匹配？

使用 Apache Spark 进行高效字符串匹配：综合指南

简介：

不断增加的光学字符识别 (OCR) 工具的使用突出表明需要高效的字符串匹配算法来处理 OCR 错误。 Spark 是一种流行的数据处理框架，为此任务提供了一系列解决方案。

问题：

对屏幕截图进行 OCR 时，出现诸如字母替换（" I”和“l”到“|”）、表情符号替换和空格删除可能会发生。由于这些不准确性，将这些提取的文本与大型数据集进行匹配会带来挑战。

解决方案：

Spark 提供了机器学习转换器的组合，可以组合起来执行高效的字符串匹配。

步骤：

1. 标记化（将输入字符串拆分为单个单词或字符）：

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

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

2. N-gram 生成（创建字符序列）：

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

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

3. 矢量化（将文本转换为数字特征）：

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

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

4. 局部敏感哈希（LSH）：

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

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

5. 将 Transformer 组合到管道中：

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

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

6. 模型拟合：

<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. 转换和连接：

<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>

尽管存在 OCR 错误，此方法仍可实现高效的字符串匹配，从而获得准确的结果。

以上是如何使用 Apache Spark 进行 OCR 错误的高效字符串匹配？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！