正如文章《机器学习对谷歌的文本难意味着什么？》中所描述的，谷歌对机器学习和人工智能的投入令人瞩目。 解释道。对SEO的影响也是显而易见的，如文章《 机器学习对SEO有什么意义？》专家敢于展望未来 。
图像识别以及文本及其含义的识别对谷歌来说发挥着重要作用。
图像中文字难以辨认的时代即
将结束吗？我在关注谷歌 像和文本识别领域的 whatsapp 号码数据 新闻时问了自己这个问题。
在这篇文章的最后，我整理了一些与图像和视频识别和解释相关的谷歌专利。
得益于机器学习和合适学习数据的可用性，现有系统的发展非常迅速。那么问题是，谷歌的产品有多先进，这是否可以提供有关谷歌爬虫的可能用途的任何信息？
图像中文本识别和解释的发展问题不在于可行性或专利，而在于无错误的实施和有意义的进一步处理。 这是因为它需要包含智能抽象能力，而谷歌目前仍在训练该能力。
在图像中进行文本识别时要解决的
问题是区分真实文本和假定文本，例如 亚马逊：推出新的优惠券定价规则 形状像字母或数字的结构，在最坏的情况下，与真实字符非常接近。对于爬虫来说，这意味着它必须准确区分文本和元素，将它们转录并作为标签分配给图像，从中创建站点链接或确定网站的真正作者。通过印记和简单的图像，几乎不需要抽象，而且实现效果很好，但是如何将不同类型的图像彼此的文本难区分开来呢？
正是在这一点上，可以通过机器学习并将其与已经验证的类似图像进行比较来再次实现这一点。还可以将转录的数据与典型的关键字或地址进行比较，以便建立与公司的联系并纠正调查中的小错误。
图像中文本识别的另一个问题是自的
文本难动创建的标签的权重和自 電話數據 动主题分类。这个过程称为泛化，它决定了文本与图像主题的相关程度以及文本与图像的语义关系。如有必要，还必须考虑与图像字幕和手动标记的比较以确定相关性。最糟糕的情况是，您在海滩上拍摄的度假照片会与当地垃圾桶制造商的名称联系在一起。今年图像识别和自动分类领域已经出现了爆炸性的丑闻。
使用诸如详细信息图表之类的图像会更容易，因为它们可以提供足够的文本让 Google 对其进行分类，或者使用诸如地址之类的具有相对固定结构的数据。在这个问题上，Web 3.0将与Cloud Vision API和深度学习等图像和对象识别结合发挥关键作用。 Google API 的发布及其在应用程序中的使用反过来会带来更大的文本难量的数据和多功能的应用程序。通过用户确认计的文本难算出的评分和分类，可以改进该流程。这样，现有的系统就能不断发展。