链接：http://anthology.aclweb.org/P/P17/P17-1149.pdf
概述
在知识库和文本的联合表示中，歧义是个困扰的难题。同一个 mention 可能在不同的语境下表述不同实体，同一个实体又有多种 mention 表示，如下图。本文提出了一个新的表示方法，可以在一个联合空间学习 mention 和实体的表示，同时解决歧义问题。
模型
作者提出了一个 mention sense 的概念，每一个 mention 对应一个 mention_sense，以表示当前的mention的真正含义。可以看出，mention_sense 是和实体一一对应的。作者从 wikipedia 的超链接里提取出 <m_l, e_j> 的组合，即mention超链接到某一实体。对于每一个这种组合，作者把它映射到一个 mention_sense 上：
这样同一实体的 mention 会共享 mention_sense，而同一 mention 对应不同实体也会映射到不同的 mention_sense。作者把文本中的 mention 用 mention_sense 代替，来进行联合训练。
像大图的最右侧部分描述的一样，mention_sense 可以看成是文本空间和实体空间的一个链接。联合训练的似然函数由三部分组成，均采用 CBOW/skip-gram 的语言模型来得到向量：
1、实体空间
这个方法让共享邻居实体的实体词尽可能相似。
2、mention空间
这个方法使得指向同一实体，且共享上下文的mention_sense尽可能相似。
3、文本空间
共现的词之间应尽可能相似，类似于 word2vec，只不过用 mention_sense 代替 mention。
实体链接
用上述学出的向量可以进行实体链接的工作。对于每一个实体，对所有 mention_sense 做如上计算，选出概率值最大的 mention_sense，再连接到对应的实体。因为一个句子可能包含多个实体，而全局优化代价过大，为了方便，作者假设实体和实体间独立，提出了 L2R（从左至右）和 S2C（从简至繁）的逐实体预测的方法。
实验
作者进行了自身对比，可以看出多实体比单一实体的效果好很多。
在实体相关预测和词语相关预测上，实体和词语联合学习的方法，也比单一学习提升了一些性能。
最后是上述实体链接的尝试：
笔记整理：王冠颖，浙江大学硕士，研究方向为关系抽取、知识图谱。
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