A Resposta Curta
As ferramentas de comparação de textos analisam dois ou mais textos para identificar semelhanças e diferenças, utilizando algoritmos para escanear e comparar o conteúdo. Elas detectam palavras, frases ou padrões correspondentes, frequentemente gerando relatórios detalhados para destacar sobreposições. Essas ferramentas são amplamente utilizadas para detecção de plágio, análise de conteúdo e garantia de originalidade em trabalhos escritos.
Essa foi a resposta rápida! Se você está curioso sobre como as ferramentas de comparação de textos funcionam em profundidade, escrevemos um artigo especialmente para você. Boa leitura!😊
O processo de comparação de textos: como funciona passo a passo
Como você sabe, você pode comparar dois textos simplesmente olhando para eles. Se você ler ambos os textos com atenção, poderá encontrar palavras, frases ou ideias que são iguais. É assim que naturalmente identificamos semelhanças. O software de comparação de textos funciona de maneira semelhante—mas muito mais rápido e com maior precisão. Em vez de ler palavra por palavra como um ser humano, o software usa algoritmos para escanear e analisar o texto automaticamente. Ele pode comparar rapidamente dois documentos, destacar partes correspondentes e até verificar se o conteúdo foi copiado de outra fonte.
Um dos métodos mais simples usados na comparação de textos lado a lado segue estas etapas:
- Tokenização – O texto é dividido em partes menores, chamadas tokens, que geralmente são palavras ou frases. Isso facilita a análise.
- Correspondência de texto – O software compara os tokens de ambos os textos para encontrar semelhanças. Ele pode procurar correspondências exatas (palavras idênticas) e correspondências parciais (palavras com significados semelhantes).
- Geração e marcação de relatório de similaridade – Uma vez encontradas as correspondências, o software gera um relatório detalhado de similaridade que destaca palavras, frases ou parágrafos correspondentes. Essas seções destacadas facilitam a visualização de onde os textos se sobrepõem.
- Visualização e download do relatório – Os usuários podem visualizar o relatório na tela para analisar os resultados ou baixá-lo como um arquivo para revisão posterior.
Este método básico é frequentemente usado em verificadores de plágio, análise de redação e até mesmo em ferramentas de aprendizado de idiomas. No entanto, técnicas mais avançadas de comparação de textos vão além de apenas procurar correspondências exatas de palavras.
Algoritmos de correspondência de texto na comparação de textos
Após dividir um texto em partes menores (tokens), o próximo passo na comparação de textos é a correspondência de texto, onde o software encontra semelhanças entre dois textos. Diferentes algoritmos são usados para isso, variando desde a correspondência básica palavra por palavra até técnicas mais avançadas que podem detectar paráfrases e reformulações. Aqui estão alguns métodos principais de correspondência de texto:
- Correspondência exata
Este é o método mais simples, onde o software procura palavras, frases ou sentenças idênticas em ambos os textos. Se uma sentença aparecer palavra por palavra em ambos os documentos, ela é considerada uma correspondência. - Greedy String Tiling
Greedy String Tiling (GST) é um algoritmo que encontra as sequências mais longas de palavras correspondentes entre dois textos. Ele ajuda a detectar conteúdo copiado, mesmo que partes do texto tenham sido reorganizadas. - Correspondência de N-gramas
A correspondência de N-gramas é um método em que o texto é dividido em pequenas sequências de palavras (N-gramas), e essas sequências são comparadas para encontrar semelhanças. A correspondência de N-gramas é útil na detecção de plágio porque pode encontrar frases copiadas, mesmo que algumas palavras tenham sido alteradas. - Algoritmo de Smith-Waterman
Este algoritmo é comumente usado para comparar sequências de texto e encontrar correspondências localizadas. Diferente da correspondência exata, ele permite lacunas e pequenas mudanças no texto. É útil para comparações de textos curtos ou para detectar frases reformuladas. - Distância de Levenshtein
A distância de Levenshtein mede quantas mudanças (inserções, exclusões ou substituições) são necessárias para transformar um texto em outro. Uma distância menor significa que os textos são mais semelhantes. - Correspondência baseada em sinônimos
Em vez de detectar apenas correspondências exatas, alguns algoritmos usam bancos de dados baseados em tesauros ou modelos de IA para reconhecer palavras com significados semelhantes.
