光学字符识别 (OCR) 软件在自动从扫描的文档，图像和pdf中提取文本方面至关重要。一些最著名的OCR软件包括Tesseract，这是最受欢迎的开源OCR引擎之一。Tesseract支持多种语言，并且高度可定制，使其适用于各种OCR任务，从简单的文本提取到复杂的文档处理。另一个著名的OCR软件是Adobe Acrobat Pro DC，它提供了集成到其PDF管理工具中的强大OCR功能。它允许将扫描的文档转换为可编辑的文本，通常用于办公和商业环境。ABBYY FineReader是另一种商业OCR解决方案，因其准确性而备受推崇，尤其是在文档转换和归档方面。FineReader支持广泛的语言和文档类型，提供标准OCR和高级功能，如布局保留。Google Cloud Vision OCR是Google提供的基于API的解决方案，可从图像中提取强大的文本。它利用Google的AI功能来处理各种文档类型，并与基于云的应用程序轻松集成。最后，Microsoft OCR是Azure认知服务套件的一部分，为图像，文档和手写提供OCR，并集成到Microsoft的开发人员云环境中。
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短语匹配是通过比较文本字符串来识别精确匹配或相似短语来实现的。该过程通常涉及分词，将输入文本拆分为较小的单元，如单词或短语。一旦分词完成，算法就可以根据预定义的短语列表或数据库检查匹配。通过标准化字符串比较等技术（如大小写敏感性和标点符号的
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“AutoML平台使用各种技术对特征进行排名，评估每个特征对机器学习模型预测能力的贡献。通常，这一过程涉及统计方法、算法和度量标准，以评估每个特征的相关性。常见的技术包括相关性分析、基于树的模型给出的特征重要性分数，以及递归特征消除。通过确