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我也要
实体链接（Entity linking，EL），将文本中的实体提及映射到给定的知识库（KB），在许多领域起到了非常有趣的基础作用，例如问题回答、语义搜索和信息提取。
【主要阶段】
(i)候选生成，为每个提及在KB中获得一组引用实体；
(i i)命名实体消歧，通过计算提及和候选实体之间的相似度，并解决排序问题来选择可能的候选实体。我们将现有的实体链接模型分为两种：local models（根据实体的上下文信息来实现实体链接） 和 global models（利用文档中的所有提及和其目标实体具有全局一致性来解决实体链接问题）。
【主流方法】
基于概率生成模型的方法
基于主题模型的方法
基于图的方法
基于深度学习的方法
无监督方法
【实体链接过程】
【评测会议】
1.MUC——主要包括信息抽取相关的评测业务。
2.ACE——实体检测与跟踪。将篇章中出现的各种表述指向其对应的实体。2003年起，ACE提供了中文语料的
基于图的中文集成实体链接算法_刘峤
提出了一种基于图的中文集成实体链接方法，不仅能够充分利用知识库中实体间的结构化关系，而且能够通过增量证据挖掘获取外部知识，从而实现对同一文本中出现的多个歧义实体的批量实体链接 ．
基于图的中文集成实体链接算法_刘峤.
基于图的中文集成实体链接算法_刘峤，是新手入门的必备资料。
实体链接综述
一篇有关实体链接的讲义，包括定义，方法以及具体算法的讲解
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