KnowledgeBase对象是一个抽象类，提供了一种生成Candidate对象的方法，这些对象是在给定特定文本提及时的合理外部标识符。每个这样的Candidate包含来自相关知识库实体的信息，例如其在文本中的出现频率和可能的别名。知识库中的每个实体还具有固定大小的预训练实体向量。

除此之外，KnowledgeBase类还需要实现一些由EntityLinker组件调用的实用函数。

KnowledgeBase.__init__ 方法

KnowledgeBase 是一个抽象类，无法直接实例化。其子类应调用 __init__() 方法来设置一些必要的属性。

KnowledgeBase.entity_vector_length 属性

知识库中固定大小实体向量的长度。

KnowledgeBase.get_candidates 方法

给定某个文本提及作为输入，检索类型为Candidate的候选实体列表。

KnowledgeBase.get_candidates_batch 方法

与get_candidates()相同，但适用于任意数量的提及。EntityLinker组件将调用get_candidates_batch()而非get_candidates()，前提是配置参数candidates_batch_size的值大于或等于1。

get_candidates_batch()的默认实现会循环执行get_candidates()。如果性能对您很重要，我们建议实现一种更高效的方式来一次性检索多个提及的候选对象。

KnowledgeBase.get_alias_candidates 方法

从spaCy 3.5开始，KnowledgeBase成为一个抽象类（其中 InMemoryLookupKB作为直接替代品），以便在自定义知识库时提供更大的灵活性。在此重构过程中，它的一些方法被移至InMemoryLookupKB，其中包括get_alias_candidates()方法。该方法现在可通过 InMemoryLookupKB.get_alias_candidates()访问。 注意： InMemoryLookupKB.get_candidates() 默认调用 InMemoryLookupKB.get_alias_candidates()。

KnowledgeBase.get_vector 方法

给定某个实体ID，检索其预训练的实体向量。

KnowledgeBase.get_vectors 方法

与get_vector()相同，但适用于任意数量的实体ID。

get_vectors()的默认实现是通过循环执行get_vector()。 如果您关注性能，我们建议实现一种更高效的方式来一次性检索多个实体的向量。

KnowledgeBase.to_disk 方法

将知识库的当前状态保存到一个目录中。

KnowledgeBase.from_disk 方法

从给定目录恢复知识库的状态。请注意，Vocab也应与创建知识库时使用的相同。

候选 类

一个Candidate对象指的是可能（也可能不）解析为KnowledgeBase中特定实体的文本提及（别名）。这将作为实体链接算法的输入，该算法会将各种候选对象消歧为正确的那个。每个候选(alias, entity)对被分配了特定的先验概率。

Candidate.__init__ 方法

构造一个Candidate对象。通常不会直接调用此构造函数，而是通过entity_linker管道的get_candidates方法返回这些对象。

候选属性