Avaliação Comparativa de Técnicas baseadas em Deep Learning para Identificação de Duplicatas - Lima, Paulo Henrique Santos; Martins, Wellington Santos; Ribeiro, Leonardo Andrade (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO), 2022)
Dados de aplicações possuem inevitavelmente inconsistências que podem causar mal funcionamento em operações rotineiras e compromenter resultados analíticos. Um tipo particular de inconsistência é a presença de duplicatas, isto é, múltiplas e não idênticas representações da mesma informação. A identificação de duplicatas é difícil porque elas não são cópias idênticas entre si. Recentemente, DeepMatcher e Ditto, duas soluções baseadas em deep learning, obtiveram resultados do estado da arte em identificação de duplicatas. Entretanto, DeepMatcher e Ditto não consideraram duplicatas com variações textuais em nível de caracteres em seus experimentos; tais variações são pervasivas em bancos de dados do mundo real. Este artigo apresenta uma avaliação comparativa do DeepMatcher e Ditto em dados com padrões textuais que não foram considerados nos experimentos anteriores. Os resultados obtidos demonstraram que as duas soluções experimentaram queda de acurácia, sendo que o Ditto apresentou maior robustez em comparação com DeepMatcher.