| name | entity-resolution |
| description | Match een persoonsverwijzing aan een bestaande person:* slug, of stel een nieuwe slug voor via family-name, initialen, geboortejaar en context. Gebruik wanneer de gebruiker zegt 'match persoon', 'resolve naam', 'is X dezelfde als Y', 'koppel persoon aan slug', 'entity merge', of in English 'resolve person', 'match name to slug', 'is X the same as Y', 'entity resolution'. |
| version | 0.2.0 |
| triggers | ["match persoon","resolve naam","koppel persoon aan slug","entity merge","resolve person","match name to slug","entity resolution"] |
entity-resolution
Doel
Match een nieuwe persoonsverwijzing (zoals "dr. ir. J.P. Jansen") aan een bestaande person:* slug uit data/personen/, of stel een nieuwe slug voor wanneer geen kandidaat goed past. Voorkomt dubbele records en stabiliseert slug-toekenning over fetchers en KB-parses heen.
Input
JSON met:
name: string ("dr. ir. J.P. Jansen") of object {family, given, initials, honorifics_pre[]}.context (optioneel): {organization_id, role, date} voor disambiguatie.candidates: array van bestaande person-records die de caller al heeft voorgeladen uit data/personen/. Elk record heeft minstens id, name.family, name.initials, en optioneel birth.year plus mandaten[].
De caller filtert candidates op een redelijk venster (bijvoorbeeld zelfde family-name of binnen 5 jaar van een bekende geboortedatum). Deze skill werkt strikt op de aangeleverde lijst en hallucineert geen extra kandidaten.
Output
JSON met:
matched_id (string of null): bestaande slug bij goede match, anders null.proposed_id (string of null): nieuwe slug person:<family>-<initials-lower>-<birthyear> als geen match.confidence (float 0 tot 1).reasoning (string): tekstuele uitleg per signaal.alternative_candidates (array): andere mogelijkheden bij confidence < 0.95, elk met id, score en reason.
Stappen voor de LLM
- Normaliseer de input-naam: extract
family, initials en optioneel given. Strip honorifics (dr., ir., mr., drs.). Houd tussenvoegsels apart van de family-stam.
- Voor elke candidate, bereken vier deelscores:
- Family-match: exact (1.0), edit-distance kleiner dan of gelijk aan 2 (0.8), tussenvoegsel-tolerant gelijk (0.9), anders 0.0.
- Initials-match: exact (1.0), substring-relatie tussen input en candidate (0.7), anders 0.0.
- Birthyear-match: input bevat birthyear en exact (1.0), verschil binnen 2 jaar (0.8), input zonder birthyear (0.5), conflict groter dan 2 jaar (0.0).
- Context-boost: organisatie of datum overlapt met een mandaat van de candidate, telt als +0.1 bovenop de gewogen som.
- Bereken final confidence als gewogen som plus context-boost:
family * 0.5 + initials * 0.25 + birth * 0.2 + context * 0.05 + boost. Cap op 1.0.
- Bij meerdere kandidaten boven 0.7: zet final confidence terug op 0.5, geef ALLE kandidaten boven 0.7 mee als
alternative_candidates, en laat een mens beslissen.
- Bij geen match (alle kandidaten onder 0.7): bouw
proposed_id volgens conventie person:<family>-<initials-lower>-<birthyear>. Lowercase ASCII, hyphens, transliteer accenten, strip tussenvoegsels uit de slug-stam (zelfde regels als slugify_person in src/polder/fetchers/tk_odata.py). Zonder bekende birthyear: gebruik unknown als jaartal-segment en flag dit in reasoning.
Harde regels
- Confidence per claim als float in [0, 1] met expliciete
reasoning waarin de deelscores benoemd staan.
- Geen birthyear bekend:
confidence blijft kleiner dan of gelijk aan 0.85, ook bij verder perfecte match. Forceert een tweede check.
- Diff-only mode. Werk alleen met de lijst uit
candidates[]. Nooit "vul aan naar beste vermogen" met extern geheugen. De caller is verantwoordelijk voor de pre-filter.
- Bij twee of meer kandidaten boven 0.7: forceer review met
confidence = 0.5 en vul alternative_candidates volledig.
- Slug-conventie identiek aan
slugify_person: tussenvoegsels uit de stam, ASCII, lowercase, hyphens.
Voorbeeld
Zie example_input.json en example_output.json. Input is een KB-fragment met "dr. J.P. Jansen" en twee Jansen-kandidaten. Output kiest de candidate met matchende initialen, en levert de andere Jansen als alternative.
Aanroep
prompt: |
Bepaal of de persoon in deze KB-tekst overeenkomt met een bestaande
polder-record. Gebruik entity-resolution skill met de candidates
uit data/personen/ die binnen 5 jaar van de geboortedatum vallen.
Aanroep vanuit Claude Code CLI
claude "Match deze persoonsverwijzing aan data/personen/ via de entity-resolution skill: dr. J.P. Jansen, BZK, 2022-09-01"
Status
Actief, versie 0.2.0.
