Avaliação Comparativa de Técnicas baseadas em Deep Learning para Identificação de Duplicatas

  • Paulo Henrique Santos Lima UFG
  • Wellington Santos Martins UFG
  • Leonardo Andrade Ribeiro UFG

Resumo

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.

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Publicado
2022-10-25
Como Citar
LIMA, Paulo Henrique Santos; MARTINS, Wellington Santos; RIBEIRO, Leonardo Andrade. Avaliação Comparativa de Técnicas baseadas em Deep Learning para Identificação de Duplicatas. Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO), [S.l.], p. 153-164, out. 2022. ISSN 0000-0000. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/erigo/article/view/22545>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227704.