工作中的实际应用

Question

之前老师讲的都是用机器学习解决分类问题，哪怕是现在到深度学习，输出的还是单一结果。

很好奇像现在填写收货地址，你能够直接把一段话放到文本框中，然后系统自动把地址，收货人，电话填写到表单当中，这是如何实现的呢？是通过机器学习吗，还是写一堆正则？

工作中也有这样的情况，订单是客户提供的各种形式的PDF，需要人工去填入系统当中，是否能够用机器学习，将以往的订单数据作为训练集，是订单能够由解析的pdf自动获取到订单信息。

请老师或各位同学论述一下可行性，谢谢

Answer 1

flare_zhao 2021-03-17 11:51:28

同学你好，你的这两个问题都和机器学习没有多大的关系，而是属于一个数据库的查询以及内容的一个搜索和解析。第1个问题你说的这种自动提示，据我了解先录入了一些你先相关的地址就可以了，然后你一旦比如说你打入广东深圳，然后他假设另外有10个人打过了广东深圳保安区，那它自动就会可以可以给你弹出宝安区。
第2个问题你说把PDF里面的信息读取出来，这个也不涉及到预测问题，假设你两个PDF都没有太大关系，你也没有办法通过前面一个PDF去预测后面一个的内容，而是说你一个PDF经过扫描之后，然后计算机可以直接去找到你里面的一些信息，比如说你要找里面的一个数字，那你可能会这个时候会用到一个数字提取技术，有可能会涉及到机器学习，但不存在什么预测的问题。

• 提问者 李嘉图principal #1

  可能是我没描述清楚，第一个是在一段杂乱的文字中，获取到那些是地址，哪些是电话，哪些是人名，不是联想提示
  第二个问题也不是预测，首先解析出的PDF数据没格式是乱的，没有办法形成key value的形式，我希望机器学习能帮我找到以往的 pdf解析数据和人工登记的key value的映射关系，以后再有新的pdf过来，他能帮我转化成key value的形式  是否能够做到 谢谢

• flare_zhao #2

  第1个问题，听你介绍完我感觉更像是oCr技术就是有点类似于我们让相机去拍一个文章，它可以自动啊获取里面的这些电话号码或者一些其他的信息，第2个问题的话，还是得多去调研调研，因为你这里面描述的也不是特别清晰，然后据我了解的话倒没有听说可以直接去把你这个问题解决的一个方案。