تهدف أنظمة ربط الكيانات (EL) إلى ربط ذكر الكيانات في النص تلقائيًا بالكيان المقابل في الرسم البياني للمعرفة (KG). ويؤثر مدى ارتباط الكيان في الرسم البياني للمعرفة مباشرة على قدرة نظام ربط الكيانات على ربط المصطلحات في النص بالكيان الصحيح في الرسم البياني. وهذا ما يُفسر أداء العديد من أنظمة ربط الكيانات بشكل جيد بالنسبة للكيانات المرتبطة بشكل مكثف مع كيانات أخرى في الرسم البياني، مما يبرز دور كثافة الرسم البياني للمعرفة في عملية ربط الكيانات. في هذه الورقة، نقترح نظامًا يُسمى ELDEN (ربط الكيانات باستخدام رسم بياني للمعرفة المُكثّف). يتمثل ELDEN في أول خطوة في تكثيف الرسم البياني للمعرفة باستخدام إحصائيات التواجد المشترك من مجموعة نصية كبيرة، ثم استخدام الرسم البياني المُكثّف لتوليد تمثيلات كيانات (entity embeddings). وعند قياس التشابه بين الكيانات باستخدام هذه التمثيلات المُدرَّبة، تتحسن دقة ربط الكيانات. وقد أظهر ELDEN أداءً أفضل من أحدث الأنظمة المُعتمدة في مجموعات البيانات القياسية. وبفضل هذه العملية التكثيفية، يعمل ELDEN بكفاءة أيضًا بالنسبة للكيانات ذات الاتصال النادر في الرسم البياني للمعرفة. ويُعد نهج ELDEN بسيطًا، لكنه فعّال. وقد قمنا بجعل رمز ELDEN والبيانات المستخدمة متاحة للجمهور.