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针对Skip-gram词向量计算模型在处理多义词时只能计算一个混合多种语义的词向量，不能对多义词不同含义进行区分的问题，文中提出融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法．采用词向量的方法从背景文本和知识库中分别获取指称项和候选实体的向量形式，结合上下位关系领域知识库，进行上下文相似度和类别指称相似度计算，利用潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型和Skip-gram词向量模型获取多义词不同含义的词向量表示，抽取主题领域关键词，进行领域主题关键词相似度计算．最后融合三类特征，选择相似度最高的候选实体作为最终的目标