Am nevoie de o măsură numerică consistentă pentru a urmări și explica de ce două șiruri de caractere au fost considerate o potrivire sau nu.

Furnizați un scor de similaritate numerică consistent pentru fiecare comparație de șiruri, astfel încât rezultatele să poată fi urmărite în timp și comparate între seturi de date. Asociați scorul cu motive clare, ușor de înțeles pentru oameni, care să explice de ce două șiruri au fost tratate ca o potrivire sau nu.

Această funcționalitate adaugă o măsură de similaritate numerică consistentă pentru compararea a două șiruri de caractere, permițându-vă să cuantificați cât de apropiate sunt două valori într-un mod repetabil. Fiecare comparație returnează un scor care poate fi stocat, analizat ca tendință și utilizat pentru a seta praguri de potrivire pentru diferite fluxuri de lucru. Pe lângă scorul numeric, funcționalitatea generează o explicație care descrie principalii factori care au crescut sau au scăzut similaritatea, ajutând utilizatorii să înțeleagă deciziile de potrivire. Acest lucru facilitează justificarea rezultatelor potrivirii automate în timpul revizuirilor, auditurilor sau discuțiilor cu părțile interesate. Scorul poate fi utilizat pentru a grupa rezultatele (potriviri cu grad ridicat de încredere, posibile potriviri și nepotriviri) și pentru a prioritiza verificarea manuală acolo unde este necesar. De asemenea, susține monitorizarea calității în timp prin urmărirea scorurilor medii, a distribuțiilor scorurilor și a modificărilor după actualizarea regulilor. În practică, acest lucru este util pentru dedublare, rezoluția entităților, legarea înregistrărilor și curățarea textului introdus de utilizatori, cum ar fi nume sau adrese. Componenta de explicație susține depanarea prin afișarea motivului pentru care a avut loc o potrivire surprinzătoare sau de ce o potrivire așteptată a eșuat. În general, funcționalitatea îmbunătățește transparența, consistența și controlul operațional pentru deciziile de potrivire a șirurilor de caractere.