ਮੈਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਕੀ ਛੋਟੀਆਂ ਸਪੈਲਿੰਗ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਇੱਕੋ ਹਸਤੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮਾਨਤਾ ਸਕੋਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋ ਨਾਮਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਸਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੀਆਂ ਸਪੈਲਿੰਗ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮਾਨਤਾ ਸਕੋਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਕੋਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇਕਸਾਰ, ਤੇਜ਼ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਹਸਤੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਛੋਟੇ ਸਪੈਲਿੰਗ ਅੰਤਰ ਇਹ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਦੋ ਹਵਾਲੇ ਇੱਕੋ ਹਸਤੀ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਮਾਨਤਾ ਸਕੋਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਸਤਰਾਂ ਕਿੰਨੀਆਂ ਨੇੜੇ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੱਲ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੋ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦੋ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਨਾਮ, ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਾਮ, ਜਾਂ ਸਥਾਨ ਦੇ ਨਾਮ), ਫਿਰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੈਚ ਦੀ ਤਾਕਤ ਦੇ ਸੂਚਕ ਵਜੋਂ ਸਕੋਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਉੱਚੀ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਸਰਹੱਦੀ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਡੇਟਾ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੀਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਰਿਕਾਰਡ ਲਿੰਕੇਜ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤ ਐਂਟਰੀਆਂ ਦੀ ਸਫਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅੰਤਰ ਟਾਈਪੋਜ਼, ਵਿਕਲਪਕ ਸਪੈਲਿੰਗ, ਗੁੰਮ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਸੰਖੇਪ ਰੂਪਾਂ, ਜਾਂ ਸਪੇਸਿੰਗ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸਕੋਰ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਕਰਕੇ, ਟੀਮਾਂ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮੈਚਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਤਾ ਦੁਆਰਾ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਕੇ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦੋ ਥੋੜੇ ਵੱਖਰੇ ਸਪੈਲਿੰਗ ਇੱਕੋ ਹਸਤੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।