Segmentação de nome e endereço por meio de modelos escondidos de Markov e sua aplicação em processos de vinculação de registros

A segmentação dos nomes nas suas partes constitutivas é uma etapa fundamental no processo de integração de bases de dados por meio das técnicas de vinculação de registros. Esta separação dos nomes pode ser realizada de diferentes maneiras. Este estudo teve como objetivo avaliar a utilização do Modelo Escondido de Markov (HMM) na segmentação nomes e endereços de pessoas e a eficiência desta segmentação no processo de vinculação de registros. Foram utilizadas as bases do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e do Subsistema de Informação de Procedimentos de Alta Complexidade (APAC) do estado do Rio de Janeiro no período entre 1999 a 2004. Uma metodologia foi proposta para a segmentação de nome e endereço sendo composta por oito fases, utilizando rotinas implementadas em PL/SQL e a biblioteca JAHMM, implementação na linguagem Java de algoritmos de HMM. Uma amostra aleatória de 100 registros de cada base foi utilizada para verificar a correção do processo de segmentação por meio do modelo HMM.Para verificar o efeito da segmentação do nome por meio do HMM, três processos de vinculação foram aplicados sobre uma amostra das duas bases citadas acima, cada um deles utilizando diferentes estratégias de segmentação, a saber: 1) divisão dos nomes pela primeira parte, última parte e iniciais do nome do meio; 2) divisão do nome em cinco partes; (3) segmentação segundo o HMM. A aplicação do modelo HMM como mecanismo de segmentação obteve boa concordância quando comparado com o observador humano. As diferentes estratégias de segmentação geraram resultados bastante similares na vinculação de registros, tendo a estratégia 1 obtido um desempenho pouco melhor que as demais. Este estudo sugere que a segmentação de nomes brasileiros por meio do modelo escondido de Markov não é mais eficaz do que métodos tradicionais de segmentação.

Uganda aquaculture value chains: strategic planning mission: summary report

This report presents the findings and recommendations of a strategic planning mission to reevaluate the feasibility of WorldFish implementing a fish value chain research program in Uganda under the CGIAR Research Program on Livestock and Fish (L&F). The over-arching goal of L&F is to increase productivity of small-scale livestock and fish systems so as to increase availability and affordability of meat, milk and fish for poor consumers and, in doing so, to reduce poverty through greater participation by the poor along animal source food value chains. This will be achieved by making a small number of carefully selected animal source food value chains function better, for example by identifying and addressing key constraints and opportunities (from production to consumption), improving institutional arrangements and capacities, and supporting the establishment of enabling pro-poor policy and institutional environments.

Uganda aquaculture value chains: strategic planning mission report

This report presents the findings and recommendations of a strategic planning mission to reevaluate the feasibility of WorldFish implementing a fish value chain research program in Uganda under the CGIAR Research Program on Livestock and Fish (L&F). The over-arching goal of L&F is to increase productivity of small-scale livestock and fish systems so as to increase availability and affordability of meat, milk and fish for poor consumers and, in doing so, to reduce poverty through greater participation by the poor along animal source food value chains. This will be achieved by making a small number of carefully selected animal source food value chains function better, for example by identifying and addressing key constraints and opportunities (from production to consumption), improving institutional arrangements and capacities, and supporting the establishment of enabling pro-poor policy and institutional environments.