小李：没错！AI能帮助自动识别和清洗主数据，提升数据质量。比如使用机器学习模型来检测重复或错误的数据。
小明：那具体怎么实现呢？有没有例子？
小李：当然有。我们可以用Python写一个简单的数据去重脚本，结合一些AI算法。
小明：太好了，给我看看代码。
小李：这是一个基于Pandas和Scikit-learn的简单示例，用于检测重复数据：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 假设我们有一个包含名称字段的主数据集
data = {
'name': ['John Doe', 'John D.', 'Jane Smith', 'J. Smith', 'Alice Wang']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用TF-IDF向量化文本
tfidf = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(df['name'])
# 计算余弦相似度
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)
# 设置阈值，例如0.85
threshold = 0.85
duplicates = []
for i in range(len(cosine_sim)):
for j in range(i + 1, len(cosine_sim)):
if cosine_sim[i][j] > threshold:
duplicates.append((i, j))
print("检测到的重复项：", duplicates)
小明：这个代码很有用，能帮助我们识别出可能的重复记录。
小李：是的，这只是基础应用，未来还可以引入更复杂的模型，如BERT进行语义匹配，进一步提高准确性。
小明：明白了，看来主数据管理和AI的结合潜力很大。
小李：没错，这是未来数据治理的重要方向。