《表5 实验结果对比：基于上下文词向量和主题模型的实体消歧方法》

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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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为验证本文方法的可行性，针对本文构建的数据集以及公开数据集，对比5种主流实体消歧方法的召回率，准确率以及F1值，5种方法分别是Wikify[19]、Random Walk[20]、Knowledge Base[21]、基于语义分类的实体链接方法[13](semantic classification based on word emmbedding，SCWE）以及SkipGram+LDA[22]，实验结果如表5所示。