实体消歧（Entity Disambiguation）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在解决文本中出现的命名实体的歧义问题。具体来说，实体消歧的目标是将文本中提到的命名实体映射到一个已知的无歧义的结构化知识库中的对应条目。
命名实体的歧义指的是一个实体指称项可以对应到多个真实世界实体。例如，“Michael Jordan”可以指代篮球运动员、机器学习研究者或其他领域的专家。这种歧义不仅存在于同一类别的实体之间，还可能出现在不同类别之间，如“木星”既可以是小行星，也可以是罗马神话中的神。
实体消歧技术通常分为两大类：基于聚类的方法和基于实体链接的方法。基于聚类的方法通过将所有实体指称项按其指向的目标实体进行聚类，每一个实体指称项对应到一个单独的类别。而基于实体链接的方法则是将实体指称项与目标实体列表中的对应实体进行链接，实现消歧。
在实际应用中，实体消歧对知识图谱构建、语义搜索、知识问答、推荐系统等应用有重要的意义。例如，在搜索引擎上检索时，常会得到多个与查询相关的实体结果，通过实体消歧技术可以准确地将这些结果映射到正确的知识库条目中。
此外，实体消歧还面临一些挑战，如缩写歧义、常识知识和无链接实体问题。为了解决这些问题，研究者们提出了多种方法，包括利用上下文信息、世界知识、语义嵌入、注意力机制等技术。
总之，实体消歧是自然语言处理中的一项关键技术，它通过解决命名实体的歧义问题，为各种应用提供了重要的支持。
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