使用递归神经网络进行字符串匹配

Question

我最近开始探索循环神经网络。到目前为止，我已经使用 Andrej Karpathy 的 blog 在 tensorFlow 上训练了字符级语言模型。效果很好。

但是，我找不到任何关于使用 RNN 进行字符串匹配或关键字发现的研究。对于我的一个项目，我需要扫描文档的 OCR，然后解析转换后的文本以获取关键数据点。大多数字符串匹配技术都未能包含 OCR 转换错误，从而导致严重错误。

是否可以根据我收到的转换文本的变体训练 RNN 并将其用于查找关键字。

Answer 1

这篇论文可能是你要找的东西：

[1608.02214] Robsut Wrod Reocginiton via semi-Character Recurrent Neural Network

简介：

本文作者演示了一种识别混杂词的方法，例如Cmabrigde Uinervtisy(Cambridge University)。用正确的开始、结束字符和不包含其位置信息的编码内部字符训练神经网络，神经网络可以学会识别和纠正它。

您可以轻松地修改网络结构以适应您自己的需要，如您所提到的 OCR。

_{（来源：firefoxusercontent.com）}

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