OntoCast通过BERT-based向量空间模型解决实体指代歧义问题，其技术实现包含三个关键点：1) 构建上下文特征库，记录实体出现的语义环境；2) 实现基于注意力机制的消歧算法，当检测到”Apple”时能区分科技公司或水果类别；3) 建立跨文档实体图谱，如在学术论文集中自动关联不同作者对”深度学习”的表述。测试数据显示，在医疗文献处理场景下，该技术将实体识别准确率从82%提升至96%。
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