给出可执行的python实现的实体链接模型

这是一个可以使用 Python 实现的实体链接模型的例子：

import spacy
from spacy.tokens import Span

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

def entity_linker(doc):
    # Iterate over the entities
    for ent in doc.ents:
        # Check if the entity is a person
        if ent.label_ == "PERSON":
            # Find the Wikipedia page for the person
            page = wikipedia.page(ent.text)
            # Create a new Span for the entity with the Wikipedia URL as the link
            new_ent = Span(doc, ent.start, ent.end, label=ent.label, link=page.url)
            # Overwrite the entity in the doc with the new entity
            doc.ents = list(doc.ents)
            doc.ents[ent.i] = new_ent
    return doc

# Add the entity linker to the pipeline
nlp.add_pipe(entity_linker, after="ner")

# Process the text and print the entity text and Wikipedia link
doc = nlp("Barack Obama was born in Honolulu, Hawaii. He was the 44th President of the United States.")
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent._.link)

这个例子使用了 `spacy` 库，它可以帮助你处理自然语言文本，并使用命名实体识别 (NER) 功能来识别文本中的实体。然后，它会检查文本中的人名，并使用 `wikipedia` 库查找相应的维基百科页面，最后将页面的 URL 作为实体的链接。