本文提出了一种协作知识图谱融合框架，旨在使用从其他语料库中收集到的信息来精细化已有的知识图谱，并改进联合事件抽取与知识图谱融合的性能。

Jun, 2022

本研究提出了一种知识增强的生成模型，能够前所未有地利用知识图谱来解决关系抽取问题中的歧义，显著提高了在多个基准测试和设置下的性能表现。

Jun, 2022

该研究提出一种基于信息检索和阅读理解的知识图谱自动完成模型，在实验中发现该模型可以很好地解决无法从现有知识中推断的关系，并在多个知识图谱自动完成数据集上取得良好结果。

Oct, 2022

在这篇论文中，我们研究了与真实世界建设场景相关的三个重要过程：验证过程，挖掘过程和训练过程，并通过整合这三个过程引入了渐进式知识图谱完成（PKGC）任务，以模拟在真实世界场景中逐步完善知识图谱的过程。此外，为了加快 PKGC 处理，我们提出了两个加速模块：优化的 Top-k 算法和语义有效性过滤器，这些模块显著提高了挖掘过程的效率。我们的实验证明链接预测的性能不能准确反映 PKGC 的性能，更深入的分析揭示了影响结果的关键因素，并为未来的研究提供了潜在的方向。

Apr, 2024

本文提出了 KG-ECO 系统，它利用知识图谱增强了实体纠正并且在对话系统中的表现优于两种基线方法。此系统特别适用于目标实体在训练集中很少出现或与查询中的其他上下文实体存在知识图谱关系的少样本学习案例。

Feb, 2023

本文提出了一种轻量级模块化知识图谱完成 (GreenKGC) 方案，该方案包含三个模块：表示学习、特征修剪和决策学习，旨在解决在获得更好推理能力的同时保持较小的模型大小。实验结果表明，GreenKGC 可以在较小的模型尺寸下达到与高维嵌入方法相当甚至更好的性能，并且可以推广到更多任务中。

Aug, 2022

CooperKGC 是一个新颖的框架，通过建立协作处理网络，同时解决实体、关系和事件提取任务，展示合作和信息交互在知识选择、纠正和聚合方面的优越性。

Dec, 2023

ALIGNKGC 是一种用于训练多语言知识图谱（Knowledge Graph）完成、实体对齐和关系对齐模型的方法，旨在优化三种损失。使用 DBPedia 数据集进行实验，并与单一 KGC 模型、不使用对齐的 KGC 模型进行比较，结果表明 ALIGNKGC 在这三种任务上的表现均得到了改善。

Apr, 2021

本论文提出了一种名为 KECI（知识增强的集体推理）的新框架，结合外部知识进行实体和关系提取，在两个基准数据集 BioRelEx 和 ADE 中实现新的最先进结果，使用全局关系信息将提及跨度链接到实体，使用图卷积网络将全局关系信息集成到局部表示中。

May, 2021

本文介绍了一种名为 CKGC-CKD 的新方法，通过使用关系感知图卷积网络编码模型在集成的知识图谱和各自的知识图谱上进行训练，以最大程度地利用来自不同知识图谱的集体知识，从而缓解了个体知识图谱的不完整性，并通过相互知识蒸馏机制来进行知识传递，在多语言数据集上取得了比所有先进模型更好的知识图谱完成结果。

May, 2023