Uma abordagem incremental para resolução de entidades descritas por dados textuais curtos - Silva, João Antônio da (2017)
Diversas aplicações Web mantêm repositórios de dados com referências a milhares de entidades do mundo real. Esses dados têm origem em diversas fontes e novos dados continuamente são agregados a esses repositórios. Identificar o conjunto de entidades distintas e associar as referências corretamente a cada entidade é um problema conhecido como resolução de entidades. Atualmente, um desafio é resolver esse problema incrementalmente, à medida que novos dados se tornam disponíveis, especialmente quando os registros de dados são descritos por um único atributo textual. Neste trabalho, é proposta uma abordagem incremental para resolução de entidades. Diferente de abordagens tradicionais o método implementado, denominado AssocIER, usa um ensemble de classificadores multiclasses com auto treinamento e detecção de novas classes para incrementalmente agrupar referências à mesma entidade. O auto treinamento da abordagem permite a atualização automática do modelo de aprendizagem na fase de predição, enquanto o mecanismo de detecção de novas classes permite a identificação de registros de classes desconhecidas em tempo de treinamento. O principal classificador no ensemble é um caso particular de classificador associativo, que pode ser implementado eficientemente. A abordagem proposta foi avaliada em várias bases de dados reais e diferentes cenários, e foi comparada com uma abordagem tradicional para a resolução de entidades. Os resultados obtidos mostram que o AssocIER é efetivo e eficiente na solução de entidades cujos dados são não estruturados e na presença de um número muito alto de entidades reais distintas, sendo capaz de identificar centenas de novas classes. Os resultados também mostram que o AssocIER pode melhorar muito a performance em base de dados cujos registros são ofertas de produtos, tipo de dados que o baseline não apresenta bons resultados. Nesse caso, os resultados obtidos chegam a ser 149% mais efetivos e chega a ser 385 vezes mais rápido na fase de predição. Os resultados ainda demostram a importância da incorporação de novos dados no modelo de aprendizagem, principalmente quando a base de dados contém poucos registros por classe. Ademais, a abordagem proposta apresenta bom comportamento quando poucos registros estão disponíveis para a geração de uma solução inicial, sendo mesmo possível sua execução sem nenhum dado de treinamento, caso em que o modelo de aprendizagem é totalmente gerado incrementalmente na fase de teste.