lt-wikidata-comp-en - 高级模型，简化实体匹配与数据链接

lt-wikidata-comp-en项目介绍

项目概述

lt-wikidata-comp-en项目是基于LinkTransformer模型的应用，该模型以简化和加快记录链接（实体匹配）为目标。此工具能够执行聚类、去重、链接和聚合等任务。虽然其主要功能集中于输入数据的相似性测量，但它也可以用于更广泛的语句相似度任务。

LinkTransformer模型本质上是一个句子转换器模型，它将句子或段落映射到768维的稠密向量空间。这种映射支持模型在多个应用场景中如聚类或语义搜索中使用。

使用领域

公司别名匹配：通过WikiData数据集中的公司别名对模型进行训练，模型可以用于解决公司名称书写不同的情况下的匹配问题。
句子相似度任务：支持各种需要测量语句相似度的应用，例如聚类和语义搜索。
数据去重与聚合：提供对数据集去重和结合细分类别（如商品）与粗分类别（如HS编码）的解决方案。

模型训练

此模型在LinkTransformer框架下使用来自WikiData的数据集进行训练，训练历时100个周期。使用SupCon loss来优化模型表现，具体的训练参数配置可以在项目的LT_training_config.json文件中找到。

模型使用

要方便地使用模型，可以安装LinkTransformer工具包。以下是一个简单的使用示例：

import linktransformer as lt
import pandas as pd

## 加载需要链接的两个数据框，这里以不同书写的公司名称为例
df1 = pd.read_csv("data/df1.csv")
df2 = pd.read_csv("data/df2.csv")

## 在关键列合并两个数据框
df_merged = lt.merge(df1, df2, on="CompanyName", how="inner")

## 完成后，合并的数据框中将包含一个“score”列，显示两个公司名称之间的相似度分数

评估

项目提供了一些数据集支持评估，可以使用LinkTransformer的推理函数评估模型效能。未来会有更多的数据集在Huggingface和官网上线。

论文引用

若使用此项目中的技术，建议引用相关论文：

@misc{arora2023linktransformer,
                  title={LinkTransformer: A Unified Package for Record Linkage with Transformer Language Models},
                  author={Abhishek Arora and Melissa Dell},
                  year={2023},
                  eprint={2309.00789},
                  archivePrefix={arXiv},
                  primaryClass={cs.CL}
                }

总体来说，lt-wikidata-comp-en项目通过句子转换模型和高效的算法设计，为解决各种相似性测量任务提供了简单而强大的工具。