实体链接是一种有监督的机器学习，因此可以使用许多常见的性能指标。特别是，创建一个混淆矩阵将确定一个标签在哪里被预测，但真实情况不同。混淆矩阵可以用计数计算或归一化，归一化的数据将是相对于当前数据集中其他标签的“模糊度”的估计。

也可以使用其他分类度量，例如具有 F 分数、精度和召回率。特别是，标签的低精度表明该模型难以从附近的文本中消除实体的歧义。“便宜又简单的实体评估”涉及到更多的技术细节。

也可以使用评估者间的可靠性，评估者可以是不同的人或不同的模型。如果不同评估者之间达成一致的联合概率较低，则实体可能被视为难以消除歧义。

性能还取决于完全匹配与部分匹配的相对值。

香农熵是一组固定选择中不确定性的常用度量，正如 Brian Spiering 提供的那样。

关于您的问题-“比较命名实体的消除歧义的难度的某种方法？” -- 请注意，消除实体歧义的难度完全取决于上下文和领域。要给出真正有用的答案，您需要提供有关如何使用您的系统的更多细节。