本文提出了一种名为MAG的多语言实体链接方法，结合结构化知识库和图形算法，显示其在英语数据集上的优异表现。同时，研究探讨了大语言模型在实体知识和关系知识的存储与转移能力，揭示了知识存储的复杂性及其在模型中的表现。

该文介绍了一种新的多语言实体链接公式，使用面向语言不可知的知识库解析语言特定的提及。作者训练了一个双编码器，以获得单个实体检索模型，覆盖了100多种语言和2000万个实体。该模型在跨语言链接任务中表现优异，但仍面临着罕见实体和低资源语言的挑战。作者提出了一个新的大型多语言数据集Mewsli-9，以帮助增强模型和训练。