我正在使用OCR和Tensorflow構(gòu)建一個(gè)Android應(yīng)用程序。它掃描超市中的價(jià)格標(biāo)簽，并且必須將掃描的數(shù)據(jù)放入不同的字段。我已經(jīng)完成了OCR部分，因此圖像->文本識(shí)別工作正常，僅需Tensorflow即可處理文本輸入?？傮w而言，我是Tensorflow和機(jī)器學(xué)習(xí)的新手。是否可以使用Tensorflow進(jìn)行以下工作，如果可以，您是否可以分享一些有關(guān)這樣做的想法？平均輸入如下所示：CARLSBERGEESTIHELE OLU 5%1.59 +0.10500 ml pudel3.18 /I4740019113419目標(biāo)是按以下方式對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行排序：Brand: CARLSBERGProduct name: HELE OLU 5%Size: 500Units: ml確定如何對(duì)特定字符串進(jìn)行分類的參數(shù)為：案件電話號(hào)碼超市（默認(rèn)情況下為已知）總行數(shù)字母/數(shù)字比率
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天涯盡頭無女友
TA貢獻(xiàn)1831條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
我認(rèn)為第一步將是動(dòng)手實(shí)踐或生成一些帶有標(biāo)簽的培訓(xùn)數(shù)據(jù)。您應(yīng)該研究特征提取。例如，如果您注意到某個(gè)項(xiàng)目的第二行通常是價(jià)格，則可以將其表示為參數(shù)。或者說，如果數(shù)字后面跟有毫升/升/盎司之類的單位，則很可能是體積。您想知道的是您對(duì)特定行/字符串說的價(jià)格有多大的信心。
但是，我認(rèn)為TensorFlow將更適合該問題的OCR部分，您已經(jīng)解決了。您要問的更多是文本解析，可以使用NLP方法更好地解決。
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