通过与知识库进行直接交互生成逻辑形式，我们引入了 Interactive-KBQA 框架来解决知识库问答领域的问题，该框架包括三种通用 API 用于知识库交互，通过步骤推理过程注释数据集，展示了我们模型的适应性和潜力，并在低资源场景中以极少的示例达到了优秀的结果。

Feb, 2024

本综述探讨了基于知识库的问题回答（KBQA）的两个独特挑战，并综述了现有 KBQA 方法的解决方法，其中建议通过深度学习领域的语义分析研究成果，解决当前 KBQA 研究遇到的瓶颈，特别是在预训练语言模型的时代。

Sep, 2022

本文介绍了 Uni-Parser，一种用于问答（QA）的统一语义解析器，旨在应对知识库（KB）和数据库（DB）中的结构化数据，通过引入原语的概念，使得候选逻辑形式数量线性增长，避免了指数级增长和泛化问题，并且实现了与原语不同操作的复杂逻辑形式的生成和预测，通过对比原语排名器的修剪，增强了其泛化能力，实现了在多个 KB 和 DB QA 基准测试中更为高效和有竞争力的结果，特别是在组合和零 - shot 设置方面。

Nov, 2022

本研究提出了一种名为 parse-execute-refine 的模型，它能够通过对推理过程进行逐步演示的方式，提高 KoPL 语义解析器的推理能力，该模型在三个方面的增强：解析阶段，执行阶段和细化阶段，在进行复杂知识库问答的任务中，比当前最先进的基线模型表现更好。

May, 2023

使用神经语义分析方法解决大型知识图库上的弱监督会话问答问题，引入了一种新的逻辑形式语法并使用基于 transformer 的模型将 JSON 输入转换为嵌入列表，最后在两个基于 Wikidata 的数据集上验证了该方法。

Sep, 2021

本研究研究了一种交互式语义解析框架，它可以通过自然语言一步一步地解释预测的逻辑形式，并允许用户通过自然语言反馈进行更正，主要关注问答和知识库的关系，构建了 INSPIRED 数据集，并进行了实验，有望大大提高总体解析精度。

Oct, 2021

本文提出一种基于向量特征表示的问题回答方法，使用弱监督资源训练，并结合了优化过的随机梯度下降和微调步骤，实现了在基于弱标注数据下，对知识库回答表现的显著提升。

Apr, 2014

通过使用问题 - 答案对作为监督，本文在半结构化表格中回答复杂问题的新任务上同时提高了语义解析的知识源的广度和逻辑复合度的深度，提出了一种由强类型约束引导的逻辑形式驱动的解析算法，并创建了一个新的包含 22,033 个复杂问题的维基百科表格数据集进行了评估。

Aug, 2015

本文提出了一种方法，使用动态规划来表示一组一致的逻辑形式，在生成虚构世界并进行众包标注的基础上，对这些一致的逻辑形式进行过滤，从而提高了基于句子语义分析的问题回答覆盖率。

Jun, 2016

通过在大型语言模型中使用代码风格的上下文学习方法，从而解决了知识基础问题回答中逻辑格式错误的问题，并在少样本设置下实现了 WebQSP、GrailQA 和 GraphQ 等主流数据集上的最新技术水平。

Sep, 2023