Uma pesquisa fuzzy é um tipo de pesquisa onde os resultados não têm de ser 100% precisos para serem devolvidos. Isto pode ser útil quando você não tem certeza do que está procurando, ou se você está procurando algo onde a ortografia pode não ser 100% precisa.
Algoritmos de busca difusos normalmente retornam uma lista de resultados ordenados pelo grau de aproximação do termo de busca. Então, por exemplo, se você pesquisou por “pesquisa fuzzy” e o algoritmo encontrou “fuzzy wuzzy era um urso” e “lógica fuzzy”, provavelmente retornaria “lógica fuzzy” primeiro, já que isso é uma correspondência mais próxima. O que é o exemplo de “fuzzy matching”? A correspondência fuzzy é uma técnica usada na ciência da computação para combinar dois dados que não são exatamente os mesmos. Por exemplo, um uso comum para a correspondência fuzzy é corrigir erros ortográficos em um pedaço de texto. Para isso, o computador procura palavras que sejam semelhantes à palavra mal soletrada e sugere a ortografia correta.
O que é a lógica fuzzy dá o exemplo?
A lógica difusa é uma forma de inteligência artificial que lida com o raciocínio aproximado. Ela permite que os computadores tomem decisões baseadas em dados imprecisos ou incompletos.
Por exemplo, um sistema de lógica difusa pode ser usado para controlar um braço de robô. O braço teria sensores que detectariam objetos em seu caminho. O sistema de lógica difusa usaria esta informação para decidir como mover o braço de modo a evitar os objectos.
O fuzzy coincide com a IA? Não, a correspondência fuzzy não é IA. O fuzzy matching é uma técnica usada em programação de computador para combinar cordas que não são exatamente iguais. IA, por outro lado, é um ramo da ciência da computação e engenharia focada na criação de agentes inteligentes, que são sistemas que podem raciocinar, aprender e agir de forma autônoma.
Qual é o exemplo de pesquisa fuzzy?
A pesquisa fuzzy é uma técnica para encontrar cordas que correspondem aproximadamente a um determinado padrão, e não exatamente. A idéia é encontrar cordas que estejam “próximas” da cadeia de caracteres alvo em termos de distância de edição.
Por exemplo, se quisermos encontrar todas as cordas num determinado texto que estão “próximas” da palavra “gato”, podemos usar um algoritmo de pesquisa fuzzy para encontrar todas as cordas que estão dentro de duas edições de “gato”. Isso retornaria resultados como “morcego”, “chapéu”, “rato”, “berço”, e assim por diante.
Algoritmos de pesquisa fuzzy são frequentemente usados em aplicações de verificação ortográfica, pois podem ajudar a encontrar palavras mal soletradas mesmo que o usuário não esteja exatamente certo de como a palavra é soletrada.
O que é a correspondência fuzzy em PNL?
Correspondência difusa é uma técnica usada em programação de computador para encontrar strings que correspondam a um determinado padrão. A idéia é encontrar cordas que sejam similares ao padrão, mas não necessariamente idênticas. Isto pode ser útil ao tentar encontrar registros em uma base de dados que são similares a um dado input, mas não necessariamente coincidem exatamente.
Há uma série de algoritmos diferentes que podem ser usados para a correspondência fuzzy, mas o mais comum é a distância Levenshtein. Este algoritmo calcula o número mínimo de edições que precisam ser feitas a uma string para transformá-la na outra string. As edições podem ser inserções, exclusões ou substituições de caracteres. A distância Levenshtein é frequentemente usada para aplicações de verificação ortográfica, pois pode ajudar a encontrar palavras que estejam próximas da ortografia correta.
Outro algoritmo comum usado para correspondência fuzzy é a distância Jaro-Winkler. Este algoritmo é semelhante à distância Levenshtein, mas dá mais peso aos caracteres correspondentes que estão próximos do início da cadeia de caracteres. Isto pode ser útil ao tentar combinar nomes, pois os primeiros caracteres são muitas vezes mais importantes do que os outros.
Há uma série de outros algoritmos que podem ser usados para fazer coincidir, mas estes são dois dos mais comuns.