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name: align_relations_to_entities
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def align_relations_to_entities(triplets: list[dict], entity_names: list[str]) -> list[dict]"
description: "Filtra y alinea triplets REBEL/mREBEL a nombres canonicos de entidades. Para cada triplet, resuelve head y tail contra entity_names con match exacto case-insensitive o substring (gana el nombre mas largo). Descarta triplets donde algun lado no resuelve o head==tail."
tags: [rebel, mrebel, relation-extraction, nlp, align, knowledge-graph, datascience, python]
uses_functions: []
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: []
params:
  - name: triplets
    desc: "lista de dicts producida por parse_rebel_output, con claves head, head_type, type, tail, tail_type"
  - name: entity_names
    desc: "nombres canonicos de entidades conocidas contra los que alinear (ej. [e.name for e in entities])"
output: "lista de dicts con claves from (str), kind (str), to (str), head_type (str), tail_type (str). from/to son valores tomados verbatim de entity_names."
tested: true
tests:
  - "match exacto case-insensitive resuelve correctamente"
  - "substring entity en span del head"
  - "substring span dentro del nombre de entidad"
  - "gana el nombre de entidad mas largo en ambiguedad"
  - "triplet sin match se descarta"
  - "triplet con head == tail se descarta (self-loop)"
test_file_path: "python/functions/datascience/tests/test_align_relations_to_entities.py"
file_path: "python/functions/datascience/align_relations_to_entities.py"
notes: |
  Funcion pura. Compone con parse_rebel_output: el output de parse_rebel_output entra
  como triplets, y entity_names viene de [e.name for e in entities] del contexto de extraccion.
  Estrategia de matching:
  1. Exacto case-insensitive (O(1) via dict)
  2. Substring bidireccional: entity in span O span in entity (itera por longitud DESC)
  Esto cubre casos como mREBEL emitiendo "esta en Bilbao" cuando la entidad es "Bilbao",
  o "Banco Santander S.A." cuando la entidad canonizada es "Banco Santander".
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## Ejemplo

```python
from python.functions.datascience.parse_rebel_output import parse_rebel_output
from python.functions.datascience.align_relations_to_entities import align_relations_to_entities

decoded = "tp_XX<triplet> Pablo Isla <per> Inditex <org> employer"
triplets = parse_rebel_output(decoded)

entities = ["Pablo Isla", "Inditex", "A Coruna"]
aligned = align_relations_to_entities(triplets, entities)
# [{'from': 'Pablo Isla', 'kind': 'employer', 'to': 'Inditex',
#   'head_type': 'per', 'tail_type': 'org'}]
```

## Estrategia de matching

1. **Exacto case-insensitive**: ``"inditex"`` == ``"Inditex"``.
2. **Substring bidireccional**: la entidad esta contenida en el span del modelo,
   o el span del modelo esta contenido en el nombre de la entidad.
   Cuando varias entidades encajan, gana la mas larga (mas especifica).

## Notas

- No hace fuzzy matching (Levenshtein, etc.) — la precision sobre el recall es preferida
  en el contexto de grafos de conocimiento.
- Para mejorar recall: normalizar entity_names antes de llamar (quitar siglas, tildes).
- Los triplets con ``from == to`` (self-loops) se descartan siempre.
