研究自然语言处理的 NLP 和人工智能领域对实体理解的影响，提出了基于实体概念的方法，并介绍了如何在实体链接任务中使用这种方法。通过核指代文簇难题进行了实验研究，分析了知识库实体集成到文本中的方法并从时间视角分析了实体的演变。

Apr, 2023

综述了自 2015 年以来，神经实体链接 (EL) 系统的最新发展，目的是系统化神经实体链接系统的设计特征，并将其性能与常见基准测试中的经典方法进行比较。该文从候选生成、提及 - 上下文编码和实体排名等方面讨论了神经 EL 系统的通用架构，总结了每个方法的突出特点。

May, 2020

本研究旨在探究使用现代实体链接方法对博物馆收藏数据进行丰富的可能性，结果表明，正交纠正的实体链接模型在该领域的性能明显优于其他现有方法。

May, 2023

本研究提出了一种新的神经实体链接模型，将实体链接中的关系视为潜在变量，并在优化实体链接系统的同时诱导这些关系，同时取得了 AIDA-CoNLL 基准测试上最好的结果。

Apr, 2018

此篇论文研究了如何利用来自 Wikipedia 实体的跨语言对齐信息来提高多语言预训练语言模型的效果，并探索了在下游跨语言任务中使用实体表示方法的有效性。

Oct, 2021

本文主要研究了最新的自然语言处理技术中，神经网络和语言模型在命名实体识别和关系抽取方面的应用以及它们在训练过程中面临的一些挑战。我们发现，预训练的语言模型对发现未曾见过的命名实体表现良好，但对于未曾见过的关系则有待加强，因此模型的理解能力仍存在提升空间。

Jun, 2022

本文介绍了一种对话实体链接的工具，使用了不同于现有方法的技术来识别如人称实体和命名实体这种在对话中扮演重要角色的实体，并在实验中证明了其优于已有技术的性能。

Jun, 2022

本文提出了一种基于实体为中心的跨语言指代消解模型，利用多语言嵌入和语言无关特征进行构建，并进行了内在和外在评估。结果表明，本模型在英语训练，中文和西班牙语测试上的性能表现优异，能够在不利用任何中文或西班牙语标注数据的情况下，实现优越的实体链接精度。

Jun, 2018

本文提出了一种实时更新的实体仓库，用于表示对话上下文中已经提到的实体及其关系，并采用端到端建模方法解决了包括标签标注、指代消解、实体链接等多个子任务，同时提供了一个大规模对话语料 Contrack ，以及一种基于神经网络的上下文跟踪方法，并与现有方法进行比较。

Jan, 2022

提出了一种新的多语言实体链接公式，其中语言特定的提及解析为面向语言不可知的知识库。 在改进特征表示，负面挖掘和辅助实体配对任务的先前工作的基础上，我们在这个新的环境中训练了一个双编码器，以获得单个实体检索模型，它涵盖了 100 多种语言和 2000 万个实体。该模型胜过了远远有限的跨语言链接任务的最新结果。 这个大规模的系统面临着罕见实体和低资源语言的挑战，因此我们主张增加对零点和少量射击评估的关注。 为此，我们提供了 Mewsli-9，一个新的大型多语言数据集，帮助我们了解基于频率的分析如何为我们的模型和训练增强提供关键见解。

Nov, 2020