OCR 오류와 효율적인 문자열 일치를 위해 Apache Spark를 어떻게 사용할 수 있습니까?

Apache Spark를 사용한 효율적인 문자열 일치: 종합 가이드

소개:

광학 문자 인식(OCR) 도구의 사용으로 효율적인 문자열 일치 알고리즘의 필요성이 강조되었습니다. OCR 오류를 처리합니다. 널리 사용되는 데이터 처리 프레임워크인 Spark는 이 작업에 대한 다양한 솔루션을 제공합니다.

문제:

스크린샷에서 OCR을 수행할 때 문자 대체(" I' 및 'l' ~ '|'), 이모티콘 교체, 공백 제거가 발생할 수 있습니다. 이러한 추출된 텍스트를 대규모 데이터 세트와 일치시키는 것은 이러한 부정확성으로 인해 문제가 됩니다.

해결책:

Spark는 결합하여 수행할 수 있는 기계 학습 변환기 조합을 제공합니다. 효율적인 문자열 일치.

단계:

1. 토큰화(입력 문자열을 개별 단어 또는 문자로 분할):

<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 생성(시퀀스 생성 문자):

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

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

3. 벡터화(텍스트를 숫자 특성으로 변환):

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

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

4. 지역 구분 해싱 (LSH):

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

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

5. Transformer를 파이프라인에 결합:

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

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

6. 모델 피팅:

<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. 변신하고 참여:

<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>

이 접근 방식을 사용하면 OCR 오류에도 불구하고 효율적인 문자열 일치가 가능하므로 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

위 내용은 OCR 오류와 효율적인 문자열 일치를 위해 Apache Spark를 어떻게 사용할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!