ربط الكيان مشكلة مهمة في العديد من التطبيقات. تم تصميم معظم الحلول السابقة للإعدادات حيث تتوفر بيانات التدريب المشروح، ومع ذلك، ليس الحال في العديد من المجالات. نقترح طريقة ربط كيان خفيف الوزن وقابل للتطوير، وهي eigenthemes، والتي تعتمد فقط على توافر أسماء الكيان وقاعدة المعرفة المرجعية. يميل Eigenthemes إلى حقيقة أن الكيانات المذكورة حقا في وثيقة (الكيانات الذهبية ") تميل إلى تشكيل مجموعة فرعية كثيفة من مجموعة جميع الكيانات المرشحة في الوثيقة. تحدث هندسية، عند تمثيل الكيانات كمتجهات عن طريق بعض التضمين، تميل الكيانات الذهبية إلى الاستلقاء في مساحة فرعية منخفضة الرتب من مساحة التضمين الكامل. يحدد eigenthemes هذه الفورية الفرعية باستخدام تحلل القيمة المفرد والكيانات المرشحة وفقا لقربها من الفضاء الفرعي. على الجبهة التجريبية، نقدم خطوط خطوط خطوط أخرى قوية تقارن بشكل إيجابي (وأحيانا تفوقت) الحالة الحالية للفن. تجارب واسعة النطاق على مجموعات البيانات القياسية من مجموعة متنوعة من مجالات العالم الحقيقي تعرض فعالية نهجنا.