本申请涉及一种知识图谱中重复实体的去重方法，通过利用一个训练用知识图谱中实体的实体信息构建多个正和/或反例作为预训练模型调整的训练数据，节省标注成本，而且将实体去重目标转化为文本二分类任务，大大降低了实体去重的难度，不用引入量化计算的指标，且正反例数量足够多的条件下，调整后的预训练模型作为实体去重模型，它的去重准确率不会降低，反而相对传统去重方法会有显著的提高。