一位开发者询问是否应使用机器学习来改进PDF数据提取,特别是处理导致提取失败的报价单中的拼写错误和打字错误。作者建议不要使用机器学习,并提出使用诸如Levenshtein距离进行单词匹配和仔细的数据库查找等确定性逻辑会更有效、更简单。作者强调,并非总是需要达到100%的准确率,而当前的99%召回率已经是一个很强的性能。 AI
排序理由 一篇由署名作者撰写的评论文章,讨论了机器学习在特定问题上的应用。
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一位开发者询问是否应使用机器学习来改进PDF数据提取,特别是处理导致提取失败的报价单中的拼写错误和打字错误。作者建议不要使用机器学习,并提出使用诸如Levenshtein距离进行单词匹配和仔细的数据库查找等确定性逻辑会更有效、更简单。作者强调,并非总是需要达到100%的准确率,而当前的99%召回率已经是一个很强的性能。 AI
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Should I switch from a regex-based to ML-based solution on my application?