---
name: deduplicate_relations
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def deduplicate_relations(relations: list[RelationCandidate], entity_id_map: dict[str, str]) -> list[RelationCandidate]"
description: "Deduplica relaciones candidatas resolviendo from_name/to_name a entity IDs finales via entity_id_map. Descarta self-loops y relaciones sin match. Mergea duplicados (mismo from_id, to_id, relation_type) concatenando descripciones unicas y tomando max confidence."
tags: [datascience, extraction, knowledge-graph, nlp, deduplication, fuzzy-match, fuzzygraph, transformer]
uses_functions:
  - levenshtein_distance_py_cybersecurity
uses_types:
  - relation_candidate_py_datascience
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: []
params:
  - name: relations
    desc: "lista de RelationCandidate con from_name, to_name, relation_type, description, confidence"
  - name: entity_id_map
    desc: "dict producido por deduplicate_entities mapando nombres mergeados a IDs canonicos (ej: {'john smith': 'entity_001'})"
output: "lista de RelationCandidate deduplicadas, con from_id y to_id resueltos al entity_id_map, sin self-loops"
tested: true
tests:
  - "dos relaciones identicas se colapsan en una"
  - "relacion con nombre mergeado se resuelve al id correcto"
  - "self loop se descarta"
  - "nombre no mapeado sin fuzzy match se descarta"
  - "relaciones distintas se mantienen"
  - "merge descripcion concatena unicas"
  - "lista vacia retorna lista vacia"
  - "fuzzy match resuelve nombre cercano"
test_file_path: "python/functions/datascience/deduplicate_relations_test.py"
file_path: "python/functions/datascience/deduplicate_relations.py"
---

## Ejemplo

```python
from python.types.datascience.relation_candidate import RelationCandidate
from python.functions.datascience.deduplicate_relations import deduplicate_relations

# entity_id_map producido por deduplicate_entities
entity_id_map = {
    "john smith": "entity_001",
    "smith, john": "entity_001",  # alias mergeado
    "acme corp": "entity_002",
}

relations = [
    RelationCandidate(from_name="John Smith", to_name="Acme Corp",
                      relation_type="works_at", description="John es CEO",
                      confidence=0.9, source_chunk_index=0),
    RelationCandidate(from_name="Smith, John", to_name="Acme Corp",
                      relation_type="works_at", description="CEO de Acme",
                      confidence=0.7, source_chunk_index=2),
]

result = deduplicate_relations(relations, entity_id_map)
# → 1 RelationCandidate con from_id="entity_001", to_id="entity_002",
#   confidence=0.9, description="John es CEO; CEO de Acme"
```

## Notas

La funcion es pura: no hace I/O, no tiene efectos secundarios. El logging es
de nivel DEBUG/WARNING — en produccion configurar el logger de la aplicacion.

**Resolucion de nombres:**
- Lookup exacto primero (lowercase strip del nombre contra las claves del mapa).
- Si no hay match exacto, fuzzy match con Levenshtein (threshold=3 ediciones).
- Si sigue sin match, la relacion se descarta con `logger.warning`.

**Self-loops:** relaciones donde `from_id == to_id` siempre se descartan.

**Merge:** cuando varias relaciones comparten `(from_id, to_id, relation_type)`:
- `confidence`: max del grupo.
- `description`: union de descripciones unicas (no duplicadas), separadas por `'; '`.
- `from_name` / `to_name` / `source_chunk_index`: del primer candidato del grupo.

**Integracion con fuzzygraph:**
Esta funcion es el paso 4 del pipeline de extraccion. Recibe el output de
`extract_relations_llm` (relaciones crudas con nombres de texto) y el
`entity_id_map` producido por `deduplicate_entities`. Produce la lista final
de relaciones para `ExtractionResult`.
