导读：
- 1.知识提取：从原始数据语料中自动识别出命名实体。实体是知识图谱中最基本的元素。
https://blog.csdn.net/zkzbhh/article/details/107921135
- 2.知识表示：介绍了知识表示学习的常见的代表模型：距离模型、单层神经网络模型、能量模型、双线性模型、张量神经网络模型、矩阵分解模型。翻译模型（Trans模型）,TransH模型、TransR模型、TransD模型、TranSpare模型、TransA模型、TransG模型、KG2E模型。
https://blog.csdn.net/zkzbhh/article/details/107921258
本篇文章，我们介绍实体对齐的相关内容，包括实体消歧和共指消歧。
一、实体消歧
含义：实体消歧的本质在于一个词有很多可能的意思，也就是在不同的上下文中所表达的含义不太一样。
例子：
“我的手机是苹果”和"我喜欢吃苹果"这两个句子中的“苹果”代表的含义是不一样的。前者代表是手机、后者代表是水果。
具体实现：
“美国一家高科技公司，经典的产品有Iphone手机”转换为向量 [公式] ；“水果的一种，一般产自于…”转换为向量 [公式] ；然后将“今天苹果发布了新的手机”中“苹果”的上下文“今天，发布了新的手机”转换为向量 [公式] ;我们只要将 [公式] 分别与 [公式] 和 [公式] 计算相似度，然后对比 [公式] 和 [公式] ;相似度高的，我们则将其看作“苹果”的真实语义。
二、共指消歧
共指消解，也叫指代消解。很难因为自然语言充满歧义，因此必须使用多种信号和知识来消除歧义。需要基于对周围世界的了解才能明白这些指代，而这种知识很难编码到计算机中。举个例子：
乔布斯改变了我们听音乐、购买音乐、打电话、使用手机、看电影等各方面的体验。当他去世时，奥巴马称他为最伟大的创新者。
上面这句话中的他指代的是乔布斯。
乔布斯改变了我们听音乐、购买音乐、打电话、使用手机、看电影等各方面的体验。当他听到这个消息，奥巴马致电慰问他的妻子。
那这段话中的他指代的是奥巴马。
指代消解主要有两个步骤。第一步是指代识别（mention detection），即找出句子中所有的指代，这一步相对简单。第二步才是进行真正的指代消解（coreference resolution），这一步比较难。
1.指代识别
指代识别阶段尽量保召回率，保留所有找到的可能是指代的词，都参与后期的指代消解。如果一个指代没有找到它的共同指代（coreference），则说明这个指代是孤立的（singleton mention），有可能是指代识别阶段找到的不是指代的词，直接舍弃。
2.指代消解
指代消解发展至今，经历了四种不同的方法，分别是Rule-based、Mention pair、Mention Ranking。
Rule-based方法：1976年，Hobbs提出了基于规则的朴素算法，被后人称为Hobbs算法。该方法有9个步骤，包含了很多规则，非常繁琐。Hobbs算法虽然是基于规则的，但在当时取得了不错的效果，现在也常常作为该领域的baseline模型。但是因为该方法是基于规则的，有很多指代消解没法解决。
Mention pair方法：该方法把指代消解问题转化为一个二分类问题。从左到右遍历句子，每找到一个指代，就把它和前面找到的每个指代作为一个pair，问分类器这个pair是否指代同一个实体，如果是的话，就把它们连起来。二分类的损失就是交叉熵。很简单的一个模型。
Mention Ranking：每个指代同时和前面所有指代打分，用softmax归一化，找出概率最大的先行词，添加一条连边。注意需要添加一个NA节点，因为有的指代可能第一次出现，前面没有先行词，或者这个指代根本就不是一个真正的指代。
前面的内容都是假设我们计算好了任意两个指代是coreference的概率，那么，如何来计算这个概率呢？主要有三种方法，分别是Non-neural statistical classifier、Simple neural network和More advanced model using LSTMs, attention。
A. Non-neural statistical classifier。统计机器学习方法，抽取每个指代的各种特征，然后用机器学习分类器来计算两个指代是coreference的概率。这里面的特征包括人称、性别一致性，语义相容性等等。
B. Neural Coref Model。输入是候选先行词和当前指代词的词向量，还需要加入一些额外的特征（Additional Feature），也就是上面统计机器学习方法里用到的一些特征。中间是FFNN，即全连接网络，最后输出两个指代是coreference的概率。
C. End-to-end Model。end2end模型是目前指代消解的SOTA模型，它把指代识别和指代消解两个任务融合到一起，用一个模型来解决。