Устойчивая оценка качества алгоритмов сходства символьных строк и их нормализаций

Выбор средств поиска скрытой общности в данных новой природы требует устойчивых и воспроизводимых сравнительных оценок качества абстрактных алгоритмов близости символьных строк. Обычные оценка на основе искусственно сгенерированных или вручную размеченных тестов существенно разнятся, надёжнее оценивая метод этой искусственной генерации по отношению к алгоритмам сходства, а оценки на базе данных пользователей не могут быть точно воспроизведены.
Предложена простая, прозрачная, объективная и воспроизводимая численная оценка качества метрики на строках. Используются параллельные тексты переводов книг на разные языки. Качество меры оценивается процентом ошибок в возможных различных попытках определения перевода данного абзаца среди двух абзацев книги на другом языке, один из которых действительно является переводом. Устойчивость оценок верифицируется независимостью от выбора книги и пары языков.
Численный эксперимент устойчиво отранжировал по качеству абстрактные алгоритмы сравнения символьных строк и показал сильную зависимость от выбора нормализации.