1. 一些网站会直接提供实体词典，如搜狗词典；
2. 可以从结构化/半结构化数据中挖掘实体词典，例如百度百科、医学网站的Link等等；
3. 从文本中挖掘。用户可能提供一些非标准化表达，这时候就需要用到新词挖掘技术，可以参考美团搜索的新词挖掘技术：

获取实体词典后，要根据任务特点和数据特点选择实体词典的使用方式。

有时候需要对实体词典做质量评估和筛选、分类，例如把歧义性高的实体组成一个词典，歧义词低的实体组成一个词典，新词组成一个词典等等。

词典的质量评估，包括词典大小、词典准确度、覆盖度、实体歧义性、实体频率...完整全面地了解词典，才能更高地选择使用方式。

关于使用方式，可以结合到NER模型里面使用，也可以单独匹配，也可以匹配后再与模型结合。

关于结合到NER模型的方式，可以调研已有的论文，大多都是构建词典特征，然后作为bilstm等编码器的输入。构建词典特征的方式也要根据任务和数据来设计。

关于匹配的方式，可以直接匹配，也可以先分词再匹配，例如对文本分词后匹配，或者对词典的item也分词，然后再匹配。

上述使用方式都对应解决不同的问题。