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一种基于维基百科的实体链接消歧方法的中期报告
这是一篇基于维基百科的实体链接消歧的中期报告，主要分为以下几个方面：
1.研究背景和意义：
随着互联网的发展，文本数据呈爆炸式增长，如何快速准确的提取语义信息并进行消歧已成为自然语言处理领域的一个重要问题。实体链接消歧作为其中的一个方向，旨在将文本中的实体指向它们在知识库中的唯一实体，这对于自然语言处理和信息抽取有着重要的意义。
2.研究目标和方法：
本研究的目标是通过离线构建一个基于维基百科的实体链接消歧模型，并在测试集上进行验证。我们首先抽取出维基百科中的实体和它们的上下文，并利用Word2vec对上下文进行表示。然后，我们将每个文本中的实体作为查询项，在维基百科中进行检索，根据检索结果选择最可能对应的实体，并进行消歧。
3.实验设计和数据集：
我们选取了英文维基百科作为我们的知识库，并随机抽取了1000篇英文新闻作为测试集。我们将每篇新闻的标题和正文中的实体作为查询项，选择了维基百科的前100个结果进行消歧，最终选取相似度最高的结果作为消歧结果。
4.结果和分析：
在测试集上，我们的模型对实体链接消歧的准确率达到了76.3%，比基准模型高约6.3%。该结果表明，我们的方法是有效的。
5.未来工作：
针对本研究的未来工作，我们计划通过改进查询策略和实体相似度计算方法来提升模型的准确率。同时，我们还将考虑将实体链接消歧应用于实际场景中，并检验其性能和可用性。