使用知识图谱增强对话代理的准确性和全面性，但在对话时生成文本仍被认为是一项具有挑战性的任务，本文回顾了知识图谱文本生成的不同架构，包括图神经网络、图变换器和序列到序列模型，选择使用序列到序列变压器模型（PLMs）作为知识图谱到文本生成任务的模型，并探索未来多语言维度的研究方向。

Jul, 2023

提出了一种通过对文本输入进行多阶段知识图谱生成的系统，并通过使用预训练的语言模型生成图节点，然后使用简单的边构造头部来使得从文本中提取知识图谱效率更高。该模型在 WebNLG 2020 挑战数据集，New York Times（NYT）和大规模 TekGen 数据集上表现不错，超过现有基线。

Nov, 2022

本研究旨在整合知识图谱的图嵌入和文本编码技术，以提高自动完成知识图谱的性能，实现更精确的链接预测和结构学习。实验结果表明，该方法能实现与文本编码方法相比 1-2 个数量级的推理成本减少和最先进的性能表现。

Apr, 2020

本研究提出使用记忆网络作为增强模型来生成 KB-to-text 中的人类可读句子，实现更多信息的传递。通过从 WebNLG 中获取数据集，并对模型进行多次的评测和实验，证明了本文所提出的解决方案的有效性以及内在特性的探究。

Sep, 2022

本论文提出一种基于顺序文本的知识表示学习方法，通过循环神经网络、注意力机制等实现对实体语义信息的编码和选取信息量高的语句，以及在三元组分类和链接预测任务中实现了优异的效果。

Sep, 2016

本文研究使用预训练 transformers 处理线性化的图输入，并探讨其编码局部图结构的能力和使用图去噪目标增强编码的解决方案对于在低资源环境下提高下游生成的效果。

Dec, 2020

本文通过优化基于语序监督的知识描述顺序预测和使用句法和语义正则化进一步提高生成的句子和知识图谱的一致性，以实现易于理解的知识图谱生成任务，并通过语法和语义约束获取了最先进的性能。

Jul, 2022

本文提出了一种基于图形表示的对话状态的新型对话模型，该模型在人机交互中使用知识图来连续更新对话状态，并利用简单而有效的图形到文本机制将对话状态图转化为自然语言形式，经过用户研究得出，使用图形到文本方法的机器人响应在被认为是事实的程度上有统计学上的显著改进。

Nov, 2023

本文提出一种新颖的深度架构，以利用实体的结构和文本信息的宝贵信息。其中，注意力模型可以选择所需的相关信息，并应用门控机制将结构和文本的表征集成到一个统一的架构中。实验表明，我们的模型在链接预测和三元组分类任务上的表现优于基线。

Nov, 2016

本文提出了一种基于图形表示的模型，并演示了我们不仅可以跨文档检索语义相似的信息，而且我们生成的嵌入空间也捕获了有用的语义信息，类似于仅适用于文本序列的语言模型。

Feb, 2022