实体匹配系统是一种 用于判定不同数据源中的实体是否指向现实世界中的同一实体的技术或系统。它通过将来自不同数据源的数据进行比对和关联，找出所有代表相同实体的数据实例。实体匹配系统通常包括两个核心模块：分块模块和匹配模块。

分块模块：

该模块负责将输入数据按照某种知识或规则分割成更小的数据块，以便在这些小块中进行实体解析。分块的目的在于提高匹配过程的效率和召回率，确保大部分相关数据都能被正确处理。

匹配模块：

该模块接收一对数据项，并判断它们是否指向现实世界中的同一个实体。匹配模块通常采用各种算法和技术，如基于规则的匹配、基于统计的匹配或机器学习方法，来识别和关联不同的数据项。

实体匹配系统在多个领域有广泛应用，例如：

征信系统：如文档序号所述，征信系统通过采集分散在社会不同部门的信用信息，并进行实体匹配，以构建覆盖所有有经济活动能力实体的信用档案信息系统。

知识图谱构建：在构建知识图谱时，实体匹配用于将不同数据源中的实体信息进行关联和整合，从而形成一个一致和完整的知识体系。

数据整合与清洗：在数据整合与清洗过程中，实体匹配有助于识别和消除数据中的重复和冗余信息，提高数据质量。

总的来说，实体匹配系统通过高效的数据比对和关联技术，帮助用户从海量数据中挖掘出有价值的信息，支持各种需要实体识别和数据融合的应用场景。