NLP-文本处理：实体消歧/词义消歧（Entity Disambiguiation / Word Sense Disambiguation）

一、简单方法

1、提前构建好实体库（描述库）

2、将文本转为向量

将含有待消歧实体的文本句子 $A$ (实体前后各取10~20个单词)，实体库中该实体的各种描述的句子（$A_1,A_2,...$）都转为向量，然后通过余弦相似度计算 $cos(A,A_1),cos(A,A_2),...$，最后选择相似度最大的实体解释。

二、基于文本上下文的word2vec方法

利用Bert预训练模型，直接将实体转为词向量，水果类的苹果与手机类的苹果通过Bert转为词向量后是不一样的。