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针对单一百科社区实体信息覆盖不全,不同百科社区虽可信息互补但数据异构而且分类体系不同,导致自动抽取知识有歧义、效率低的问题,提出一种融合实体名称、实体摘要关键词集合、实体类别、实体属性-属性值序列等多种特征的百科实体相似度计算方法,综合运用多种百科社区的知识资源自动对齐同义实体。实验结果表明,在准确率上本文算法优于基于网络语义标签的实体对齐及基于实体属性与上下文主题的实体对齐等算法。