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Glossario

Fuzzy matching

Che cos’è Fuzzy matching?

Il fuzzy matching (corrispondenza approssimativa) individua voci simili ma non identiche, ad esempio per errori di battitura, abbreviazioni o grafie diverse. Si basa su misure di somiglianza come la distanza di Levenshtein, che conta quanti caratteri vanno modificati. L’uso tipico è la ricerca di duplicati nei dati di indirizzi e clienti: «Rossi S.r.l., Via Roma 5» e «Rossi Srl, V. Roma 5» vengono riconosciuti come probabilmente lo stesso record.

Come aiuta KI.ordo

Il modello KI.ordo «Pulire un elenco» uniforma le grafie e segnala i possibili duplicati, anche con grafie simili.

Scopri di più →: Fuzzy matching

Modelli adatti

Temi

  • Pulizia dei dati
  • Duplicati
  • Confronto di testi

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Termini correlati

Pulizia dei dati

La pulizia dei dati consiste nell'individuare e correggere voci errate, duplicate o incoerenti in un insieme di dati. Passaggi tipici sono uniformare grafie e formati di data, eliminare spazi superflui e unire duplicati come «Rossi S.r.l.» e «Rossi Srl». Dati puliti sono il presupposto per analisi affidabili, invii di massa e applicazioni di IA.

  • qualità dei dati
  • duplicati
  • +1
Modello

Validazione dei dati

La validazione dei dati verifica che i dati siano completi, formattati correttamente e plausibili prima di essere elaborati. Controlli tipici riguardano i campi obbligatori, il formato di indirizzi e-mail, CAP o date e le contraddizioni logiche, come una data di consegna precedente a quella dell'ordine. Così gli errori emergono presto, invece di propagarsi in report, fatture o analisi basate sull'IA.

  • qualità dei dati
  • verifica
  • +1
Modello

Forse cercavi (Did You Mean)

“Forse cercavi” (Did You Mean, DYM) è una funzione di ricerca che propone una query corretta quando l’input sembra scritto male o insolito. Si basa su misure di somiglianza tra parole, modelli linguistici e analisi delle ricerche frequenti. Esempio: chi digita “macchna caffe” in un negozio online vede “Forse cercavi: macchina caffè?”. La funzione riduce le pagine senza risultati e migliora l’esperienza di ricerca.

  • ricerca
  • correzione ortografica
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Dati strutturati

I dati strutturati seguono uno schema fisso con campi ben definiti, come tabelle, database o oggetti JSON con informazioni quali nome, prezzo e data. Le macchine possono leggerli, filtrarli ed elaborarli in modo affidabile, a differenza di testi liberi o immagini. Sui siti web il markup schema.org descrive ad esempio prodotti, eventi o FAQ in modo che motori di ricerca e sistemi di IA ne comprendano il contenuto senza ambiguità. L'IA può inoltre ricavare dati strutturati da testi non strutturati.

  • dati
  • JSON
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