实体识别
识别两组数据是否来自同一实体。 识别数据是否来自同一主体
这是一个 MCP（模型上下文协议）服务器。 这是一个支持MCP协议的服务器。
数据比较工具
此工具提供了一种全面的方法，可以比较两组数据，评估其值的精确性和语义相等性。它利用文本规范化和语言模型来确定数据是否来自同一实体。
特征
- 文本规范化：将文本转换为小写，删除标点符号，并规范化空格。
- 值比较：直接和语义上比较值（忽略列表的顺序）。
- JSON 遍历：遍历 JSON 对象中的每个键并比较相应的值。
- 语言模型集成：使用生成语言模型评估语义相似度，并对数据是否来自同一实体做出最终判断。
安装
要使用此工具，请确保已安装必要的依赖项。您可以使用 pip 安装它们：
用法
功能
- 规范化文本（文本） ：
- 通过将输入文本转换为小写、删除标点符号和规范化空格来规范化输入文本。
- 比较值（val1，val2） ：
- 精确且语义地比较两个值。
- 如果值是列表，它会忽略元素的顺序以进行语义比较。
- 比较json（json1，json2） ：
- 按键比较两个 JSON 对象。
- 使用
compare_values来评估每个键的值。 - 集成语言模型评估语义相似度并给出最终判断。
例子
import json
import genai
import re
# Define your JSON objects
json1 = {
"name": "John Doe",
"address": "123 Main St, Anytown, USA",
"hobbies": ["reading", "hiking", "coding"]
}
json2 = {
"name": "john doe",
"address": "123 Main Street, Anytown, USA",
"hobbies": ["coding", "hiking", "reading"]
}
# Compare the JSON objects
comparison_results = compare_json(json1, json2)
# Generate final matching result
model1 = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-thinking-exp")
result_matching = model1.generate_content("综合这些信息，你认为可以判断两个数据来自同一主体吗？"+json.dumps(comparison_results, ensure_ascii=False, indent=4))
print(result_matching.text)
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执照
本项目遵循 MIT 许可证。详情请参阅LICENSE文件。
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