Идентификация сущности

Определите, относятся ли два набора данных к одному и тому же объекту. 识别两组数据是否来自同一主体

Это сервер MCP (Model Context Protocol). 这是一个支持MCP или 议的服务器。

Инструмент сравнения данных

Этот инструмент предоставляет комплексный способ сравнения двух наборов данных, оценивая как точное, так и семантическое равенство их значений. Он использует нормализацию текста и языковую модель, чтобы определить, происходят ли данные из одной и той же сущности.

Функции

Нормализация текста : преобразует текст в нижний регистр, удаляет знаки препинания и нормализует пробелы.
Сравнение значений : сравнивает значения напрямую и семантически (игнорируя порядок списков).
Обход JSON : выполняет итерацию по каждому ключу в объектах JSON и сравнивает соответствующие значения.
Интеграция языковой модели : использует генеративную языковую модель для оценки семантического сходства и вынесения окончательного суждения о том, принадлежат ли данные одному и тому же субъекту.

Установка

Чтобы использовать этот инструмент, убедитесь, что у вас установлены необходимые зависимости. Вы можете установить их с помощью pip:

pip install genai

Использование

Функции

нормализовать_текст(текст) :
- Нормализует входной текст, преобразуя его в нижний регистр, удаляя знаки препинания и нормализуя пробелы.
сравнить_значения(знач1, значение2) :
- Сравнивает два значения как точно, так и семантически.
- Если значения представляют собой списки, порядок элементов для семантического сравнения игнорируется.
сравнить_json(json1, json2) :
- Сравнивает два объекта JSON по ключу.
- Использует compare_values для оценки значений каждого ключа.
- Интегрирует языковую модель для оценки семантического сходства и выносит окончательное решение.

Пример

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)

Внося вклад

Вклады приветствуются! Пожалуйста, откройте тему или отправьте запрос на извлечение.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT. Подробности см. в файле LICENSE .

Контакт

Если у вас есть вопросы или предложения, свяжитесь со мной:

Электронная почта: u3588064@connect.hku.hk
GitHub: u3588064@connect.hku.hk 。

Wechat $qrкод\_для\_gh\_643efb7db5bc\_344(1)$

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

Сервер MCP, который помогает определить, принадлежат ли два набора данных одной и той же сущности, сравнивая как точное, так и семантическое равенство посредством нормализации текста и интеграции языковой модели.

Инструмент сравнения данных

Related MCP Servers

PowerPlatform MCP
michsob
A
security
A
license
A
quality
A Model Context Protocol (MCP) server that provides intelligent access to PowerPlatform/Dataverse entities and records. This tool offers context-aware assistance, entity exploration and metadata access.
Last updated -
8
698
16
JavaScript
MIT License
MCP-MultilspyLSP
asimihsan
-
security
F
license
-
quality
An MCP server that enables language models to access code intelligence features like completions, definitions, and references across multiple programming languages through the Language Server Protocol.
Last updated -
Python
Zanny's Persistent Memory Manager
zannyonear1h1
-
security
F
license
-
quality
A custom MCP server that allows storage, retrieval, and management of text-based information with natural language commands and keyword detection.
Last updated -
TypeScript
AgentModeofficial
agentmode
A
security
F
license
A
quality
An all-in-one Model Context Protocol (MCP) server that connects your coding AI to numerous databases, data warehouses, data pipelines, and cloud services, streamlining development workflow through seamless integrations.
Last updated -
2
Python

View all related MCP servers

EntityIdentification