Resolvido por Pontuação de Similaridade de Strings
Forneça uma pontuação de similaridade numérica consistente para cada comparação de strings, para que os resultados possam ser rastreados ao longo do tempo e comparados entre conjuntos de dados. Combine a pontuação com razões claras e legíveis para explicar por que duas strings foram tratadas como uma correspondência ou não.
Este recurso adiciona uma medida de similaridade numérica consistente para comparar duas strings, permitindo quantificar o quão próximos dois valores estão de uma forma repetível. Cada comparação retorna uma pontuação que pode ser armazenada, analisada em tendências e usada para definir limites de correspondência para diferentes fluxos de trabalho. Juntamente com a pontuação numérica, o recurso produz uma explicação descrevendo os principais fatores que aumentaram ou diminuíram a similaridade, ajudando os usuários a entender as decisões de correspondência. Isso torna mais fácil justificar resultados de correspondência automatizados durante revisões, auditorias ou discussões com as partes interessadas. A pontuação pode ser usada para agrupar resultados (correspondências de alta confiança, possíveis correspondências e não correspondências) e priorizar a verificação manual quando necessário. Também oferece suporte ao monitoramento da qualidade ao longo do tempo, rastreando pontuações médias, distribuições de pontuação e alterações após atualizações de regras. Na prática, isso é útil para deduplicação, resolução de entidades, vinculação de registros e limpeza de texto inserido pelo usuário, como nomes ou endereços. O componente de explicação oferece suporte à depuração, mostrando por que uma correspondência surpreendente aconteceu ou por que uma correspondência esperada falhou. No geral, o recurso melhora a transparência, a consistência e o controle operacional para decisões de correspondência de strings.
Recurso externo
https://cross-service-solutions.com/
Se conhece uma ferramenta ou abordagem que poderia ajudar as pessoas a resolver um problema que ainda não abordámos, gostaríamos de saber.