Avaliação de medidas de similaridade de texto para remoção de ambiguidade de nome de autores - Lemos, Matheus; Figueiredo, Daniel R.; Botler, Fábio H. (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2022: Anais do XXI Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de ComunicaçãoDO - 10.5753/wperformance.2022.223304, 2022)
A remoção de ambiguidade de nome consiste em identificar nomes diferentes que aparecem em uma base bibliográfica que remetem ao mesmo autor. Uma das primitivas para atacar este problema consiste de medidas de similaridade de string aplicada a pares de nomes dos autores. Este artigo avalia o desempenho de três medidas de similaridade de string (Levenshtein, LCS, TLSH) utilizando uma base de dados real com mais de 10 mil autores com mais de um nome e um universo de 7,3 milhões de nomes distintos. Uma metodologia baseada na ordenação das distâncias dos nomes é utilizada para comparar mais justamente as diferentes medidas de similaridade. Resultados claramente indicam que a LCS é superior as demais, mas ainda assim não identifica adequadamente os nomes sinônimos em uma grande fração de casos.