BigText-QA 旨在开发一个综合 QA 系统，它能够回答基于一个知识图谱（KG）的更冗余形式的问题，该图谱将结构化和非结构化（即 “混合”）知识组织在统一的图形表示中，既有一个命名实体的规范集合，又有提供高度多样化的关系释义和丰富上下文信息的文本子句的开放集合。

Dec, 2022

本文提出一种适用于任务导向型对话系统的模型，利用知识库和对话的依存关系图结构信息解决了如何有效地将外部知识库整合到学习框架中以及如何准确捕捉对话历史语义的挑战。此外，该模型采用多跳推理能力以及循环单元架构进行表示学习。实验结果表明，该模型在两个不同的任务导向型对话数据集上均优于现有模型。

Oct, 2020

本篇论文探讨了知识图谱的构建与查询，结合深度学习、信息检索和自然语言处理等学科展开研究，提出了一些新的挑战和机会。

May, 2023

使用自然语言处理和语义解析的方法，在数据库查询过程中引入智能化，以帮助商业用户能够直接查询数据库。同时增加了自动可视化框架使得产品可供商业使用。

Oct, 2022

本研究提出了一种基于图表示的网络数据表和列表的有效分类方法，通过预训练技术和推理技术来进行问答任务，显著提高了目前最先进技术的 F1 分数。

Oct, 2020

本文提出了一种基于知识库和维基百科文本的异构证据自动提取方法以回答常识问题，通过构建图形结构并使用图形卷积网络对邻居信息进行编码并利用图形注意力机制聚合证据来预测最终答案，成功地提高了 CommonsenseQA 数据集上的准确性达到了最先进水平。

Sep, 2019

结合了知识图谱和对话界面的基于图的探索式搜索系统，通过自然语言提问和图结构导航相关主题，对新闻文章进行探索，并通过一项用户研究，评估了基于图的探索式搜索的有效性，并讨论了开发这样系统的设计影响。

Oct, 2023

本文提出了 KGQAn，一个通用的 QA 系统，它不需要为每个目标 KG 进行定制，而是采用一种新颖的形式化方法将问题理解为一个文本生成问题，并通过神经序列到序列模型将问题转换为中间抽象表示。我们还开发了一个即时链接器，在查询时间使用 RDF 存储的公共可访问 API 和现有索引将抽象表示映射到特定 KG 的 SPARQL 查询，而无需任何预处理。我们在几个真实的 KG 上进行的实验表明，KGQAn 易于部署，对于任意的 KG 表现良好，优于现有的 QA 系统。

Mar, 2023

通过聚集深度学习方法提供的依存句法分析器提供的链接形成的依赖图来建立神经网络和基于图的自然语言处理之间的桥梁，并通过提取最大强连通组件中的关键词和摘要来介绍统一的关键词、摘要和关系提取方法，从而构建一个新的对话引擎，利用内在结构信息提取命题之间的关系。

Sep, 2019

该研究提出了一种基于 T5 架构的多任务半监督环境下联合学习文本图谱提取和图谱生成的解决方案，此方法在 WebNLG 数据集中表现优于无监督最新成果，且相较于有监督模型更具一致性。

Feb, 2022