Web数据集成的主要挑战是共引用解析，即从引用同一真实世界实体的不同数据源中识别实体描述。 共同引用解决方案的解决方案越来越多地涉及人员。 例如，许多主动学习，众包和现收现付方法都征求用户反馈，以验证通过自动方法计算出的候选核心实体。 尽管减少验证任务的数量是这些方法的主要考虑因素，但很少关注执行每一个验证任务的效率。 为了解决这个问题，在本文中，我们没有提取两个可能冗长的验证实体的完整描述，而是建议提取并给出它们的紧凑摘要，并希望此类长度受限的比较实体摘要可以帮助人类用户可以更有效地进行验证，而不会显着影响其验证的准确性。 我们的方法利用了两个实体的共同点和不同点，它们可以最好地帮助指示（非）共指关系，还考虑了有关其身份的各种信息。 实验结果表明，使用我们的比较实体摘要进行验证时，验证速度提高了2.7-2.9倍，并且其准确性未受到明显影响。
