في هذا البحث، نصف "TextEnt"، وهو نموذج شبكة عصبية يتعلم تمثيلات موزعة للعناصر والمستندات مباشرة من قاعدة بيانات المعرفة (KB). بالنظر إلى مستند في قاعدة بيانات المعرفة يتكون من كلمات وشروحات العناصر، ندرب نموذجنا على التنبؤ بالعنصر الذي يصفه المستند وتقريب المستند والعنصر المستهدف منه في فضاء متجهي مستمر. يتم تدريب نموذجنا باستخدام عدد كبير من المستندات المستخرجة من ويكيبيديا. يتم تقييم أداء النموذج المقترح باستخدام مهمتين، وهما تصنيف العناصر بدقة عالية والمصنف متعدد الفئات للنص. تظهر النتائج أن نموذجنا حقق أفضل الأداء في كلا المهمتين. تم جعل الكود والتمثيلات المدربة متاحين عبر الإنترنت للاستخدام في البحوث الأكاديمية المستقبلية.