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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

知识图谱（Knowledge Graph）是一个重要且活跃的研究领域。它主要用来表示复杂多变的实体及其之间的关系。目前，知识图谱有助于构建搜索引擎、推荐系统、信息检索等应用，同时还能帮助我们更好地理解世界并更好地沟通交流。许多知名企业如亚马逊、苹果、微软都在生产知识图谱。

实体链接（Entity Linking）是指将文本中的实体（人物、地点或组织机构）链接到一个知识库中，找到对应的记录。现代的实体链接方法通常包括基于规则的方法、基于统计模型的方法和基于神经网络的方法。

本文将重点介绍如何用TensorFlow实现KG的实体链接。

2.知识图谱基础概念

知识图谱由实体和关系两类节点组成，每个节点都有一个唯一标识符。实体可以是人、事物或者组织，比如张三、苹果、北航等；关系代表着实体间的联系，比如父子、合作伙伴、工作经历等。知识图谱中的实体和关系一般由字符串标识符和属性（property）值组成，属性可以用来描述实体和关系之间的关系。如下图所示。

在知识图谱中，实体之间的关系往往是多种多样的，如图中由箭头表示的各种关系。不同类型的关系可以有不同的权重，因此，关系的表达形式可以采用边（edge）表示法或三元组表示法。

基于实体链接的任务就是将输入文本中的实体识别出来，然后匹配到知识图谱中相应的实体记录。通常情况下，需要首先收集大量的实体数据和关系描述，再训练机器学习模型对这些数据进行建模，使得模型能够识别出输入文本中的潜在实体。实体链接可以用于构建各种自然语言处理相关的应用，例如信息检索、问答系统、新闻推荐、情感分析、对话系统等。