《表1“苹果”各主题类别相似度计算结果》

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《基于上下文词向量和主题模型的实体消歧方法》

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以“苹果”为例，在知识库中存在“苹果”的三种主要类别，分别是“科技公司”“蔷薇科植物”以及“爱情电影”。假设使用LDA抽取的文本主题为“乔布斯”“美国”以及“互联网”，那么使用词向量的余弦相似度计算实体的类别主题相似度，结果如表1所示。从表中可以看出，主题对应的相似度最高的类别是“科技公司”，说明该方法是可行的。