实体链接（Entity Linking）旨在明确文本中提及的实体在知识库中的确切对应实体。在信息抽取、信息检索、内容分析、问答系统与知识库扩展等任务中，实体链接是上游关键步骤，确保文本提及的语义唯一且准确。其核心意义在于，基于文本中的提及（Mention）确定其在知识库中的实体表示，以提升任务执行的精确度与效率。 实体链接的过程通常划分为两阶段：候选实体生成（Candidate Entities Generation，CEG）与候选实体排序（Candidate Entities Ranking，CER）。在CEG阶段，系统从知识库中筛选出与文本提及可能相关的实体候选集，减少后续计算量。CER阶段则进一步评估候选实体与提及的相似度，最终确定最相关的实体。这一过程不仅涉及Mention与实体之间的相似度判断，还需考虑候选实体生成的效率与候选实体排序的准确性。 候选实体生成方法多样，基于词典匹配、基于特征的概率计算、首字母匹配等技术，旨在高效筛选出可能与提及相关的实体集合。候选实体排序则需对提及与候选实体进行综合评估，通常涉及Mention与实体表征、相似度计算与选择策略，这些步骤可能采用自然语言处理（NLP）技术，如词袋模型、Bi-LSTM、BERT等预训练模型，以获得高效且准确的实体与提及的相似度评估。 不可链接提及预测（Unlinkable Mention Prediction，UMP）是实体链接中的另一挑战，涉及识别提及与知识库实体无法建立链接的情况，通常采用启发式方法、阈值法、NIL标签法与监督学习法等策略进行处理。 实体链接面临的挑战包括标注数据不足与跨语言链接问题。标注数据不足限制了模型的训练与优化，而跨语言实体链接则需面对语言差异导致的知识库信息稀缺挑战。解决这些问题的方法包括利用远程监督生成部分带噪声的数据集，以及通过预训练模型实现跨语言实体的统一表示，以便进行有效链接。