entity2vc

Entity2Vec是一种将实体（如人名、地名等）转换为向量表示的技术。它通过训练一个神经网络模型，将实体与其上下文信息相结合，生成一个固定长度的向量。这种向量可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、关系抽取和实体链接等。 Entity2Vec的核心思想是利用实体在文本中的上下文信息来捕捉其语义特征。它通常使用Word2Vec或GloVe等词嵌入技术作为基础，将这些词嵌入与实体周围的上下文词嵌入相结合，生成一个新的向量表示。这种方法能够有效地捕捉实体之间的语义相似性和关联性。