Pressupor fuzzy-sets nos homófonos

[ppKrauss]

A tabela gr-homofonos.csv atualmente apresenta na sua coluna "grau" um valor arbitrário, um score... Idealmente poderíamos utiliza-lo para outros fins, sendo o mais importante a conversão para fuzzy set, ou seja, tendo a coluna como realmente "grau de pertinência". Basta estabelecer uma convenção mais ampla:

grau	grau_norm	semântica
4	100%	Homófono consensual, abrangência nacional
3	75%	Homófono regionalmente, ou sem maior consenso
1	25%	Homófono apenas em contexto de ruído (ex. telefone)

Nesta nova escala o "score 1" passa a ter um significado mais claro, de "praticamente não-membro", e todos os valores normalizados (grau_norm) são obtidos diretamente do grau, pela função grau/grau_max.

Os valores de grau 2 e 0 não são usados. O valor 2 resulta em 50%, ou seja, crossover point, que é indesejado na presente semântica. O valor zero é atribuído a qualquer coisa que seja não-membro, portanto "100% não-homófono".

Exemplos e operações

• Seleção do fuzzy set dos homófonos de um canônico c. SELECT * FROM gr_homofonos WHERE canonico=c

• Cardinalidade escalar do mesmo fuzzy set, expressa em percentual: SELECT round(100.0*sum(grau_norm)) FROM gr_homofonos WHERE canonico=c.

• Interseção entre dois conjuntos: dois canônicos diferentes que eventualmente partilham, em certo grau, as mesmas homófonas. Por questão de consistência deve-se obrigar que os elementos das interseções de pares nunca tenham membros com grau de pertinência superior a 50%. Não podem ser totais (100%) pois senão descaracterizariam os canônicos. Mesmo sendo parciais, como num dos conjuntos a pertinência é de 75%, pode-se impor que no outro seja seu complemento, portanto 25% < 50%.

• ...

Como se tratam de convenções, os valores grau_norm_max de qualquer conjunto fuzzy podem ser armazenados em cache, ou seja, no dataset.meta.info, dispensando queries complementares de agrupamento com consulta ao MAX(grau_norm).

Antes de apelar para bibliotecas sofisticadas, criar no schema do framework um kit simples de funções fuzzy-set, por sem convenção do resgate de cache:

• dataset.f2jf(dataset_id,fuzzy_field) transforma coluna desejada (se normalizada ou com normalização definida) em uma representação JSONb para repesenta-lo como fuzzy-set. Usar jsonb_object(elementos,graus_norm) para gerar o objeto. Pode-se acrescentar um valor controlado (ex. "MAX") para usar como referência de normalização quando forem graus inteiros.

• dataset.fsc(float[]) obtém a "fuzzy scalar cardinality" da array de graus normalizados (float) ... idem para argumento JSONb obtido da representação acima.

• dataset.feq(JSONb, JSONb), "fuzzy equals" de dois membros para inferir igualdade.

• dataset.fintersec(JSONb, JSONb) e dataset.funion(JSONb, JSONb) para interseção e união...

• ... e só.

---

Referências e links úteis

• https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_set_operations
• https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_set
• https://pgxn.org/dist/fuzzy_logic/
• http://www.lcc.uma.es/~ppgg/FSQL