该论文介绍了一种可以构建鲁棒实体链接模型的方法，该方法将注意力放在建立细粒度实体属性的模型上，具有更好的泛化性能，使用维基百科类别的大型库存来远程标记数据并训练实体类型模型，使用软类型预测将提及链接到最相似的候选实体上。

Sep, 2019

本文提出了一种神经架构模型，用于将 fine-grained 语义类型分配给实体提及，并学习利用比以前更多的语义上下文信息（文档和句子级别）的分布式语义表示。实验结果表明，该方法在三个基准数据集上取得了最先进的结果，而不需要手工特征。

Apr, 2018

这篇论文提出了一种上下文相关细粒度实体类型标注的方法，通过基于知识库提取实体和其类型，限制在本地上下文中可以推导的标签集，实验结果表明可以有效改善标注的精度。

Dec, 2014

本文提出了使用双线性映射方法集成层次信息的新方法，相比于平面预测在实体链接和细粒度实体类型分类方面有显著的改进，并在基准 FIGER 数据集上实现了最新的最佳结果。

Jul, 2018

介绍了一种新的实体类型任务，使用头词来进行大规模远程监督，利用多任务目标训练模型，实现对实体类型的预测，对这一方法进行了实验评估并提供相关数据和模型。

Jul, 2018

本文提出了一个包含 4800 个手工标注的中文语料库，其用于细粒度实体分类。在实验中，我们展示了一些典型细粒度实体分类模型在我们的数据集上的表现，并显示了通过跨语言迁移学习提高中文细粒度实体分类的可能性。

Apr, 2020

本文提出了一种无监督实体类型框架，通过结合符号和分布语义，使用语言结构学习通用的嵌入，并开发了一种新型的联合层次聚类和链接算法来对所有提及进行类型。该框架不依赖于任何注释数据、预定义的打字架构或手工特征，因此可以快速适应新的领域、体裁和语言。同时，它具有很大的灵活性，可以包括语言结构等来改进特定上下文表示。

Mar, 2016

本研究基于嵌入式方法，提出了 FIGMENT 来解决语料库实体类型划分问题，并在知识库完成中应用。FIGMENT 由全局模型和上下文模型组成，分别得分后进行综合评分，其性能优于依赖于开放信息提取系统获取关系的实体类型划分方法。

Jun, 2016

本文提出了一种基于图卷积网络的方法，通过关注语料库级别的上下文提示来提炼含噪声的命名实体类型，实验证明该方法相对于现有研究提高了 10.2％和 8.3％的总体宏 / 微 F1 得分。

Apr, 2020

提出一种基于 BERT 预训练和实体相似度分数的实体链接模型，通过注入潜在的类型信息到实体嵌入中，并结合一种基于 BERT 的实体相似度分数，显著提高了实体链接模型的性能。

Jan, 2020