提出基于简单知识驱动的查询扩展方法，从训练数据中检索查询的值，通过两个方法来训练模型，结果表明该方法在电商网站上的属性值提取任务中具有较好的性能提升，特别是对于罕见和模糊的属性的提取效果更明显。
Jun, 2022
本文研究了在训练数据稀缺的情况下，通过获取和整合外部证据来提高信息提取系统的准确性的任务，并利用增强学习框架实现优化操作以提高精度的深度 Q 网络，在枪击事件和食品欺诈案件等两个数据库中实现了显著的性能提升。
Mar, 2016
本文提出了一种新的 RE-KBQA 框架，利用知识库中的关系来增强实体表示并引入额外的监督方法以提高知识库问答的效果，通过实验证明此框架的优越性，从而提高 F1 分数。
May, 2023
本研究提出了一种基于知识库和相关文章文本联合的开放领域问答方法，通过检索和阅读一个包含文本段的图表结构，并采用跨相关段落传播信息的方式更新文本段落表示，从而在 WebQuestions、自然问题和 TriviaQA 三个任务的数据集上实现了 2-11% 的性能提升。
Nov, 2019
本文提出了一种利用强化学习框架开发的面向缺失事实的多跳图推理和事实提取代理的协同训练方法，以预测知识图谱中缺失的事实，从而提升可解释性推理的效果。
Aug, 2019
本文提供数据集和范例来定量评估注意力和知识图谱对于包级关系抽取的效应，发现高的准确率可能会导致更差的性能，并且性能会受到各种噪声分布模式的影响，增强型的 KG 注意力的确提高了关系抽取性能，但不是由于增强了注意力，而是通过引入实体先验知识。
Jul, 2021
该论文提出了一种新模型 Graft-Net，应用于 Open Domain Question Answering 问题，该模型结合了文本和知识库并利用子图表示法以提高效率和准确度
Sep, 2018
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。
用检索式方法通过神经网络编码，选择性、高效地与 oracle 进行交互，并使用 oracle 的答案更新 agent 的策略和值函数，从而在强化学习任务中大幅提高效率。
Sep, 2023
本文综述了知识表示学习的动机和现有方法，并在知识获取的三个评估任务上对几种典型的 KRL 方法进行了广泛的定量比较和分析。此外，我们还回顾了 KRL 的实际应用，包括语言建模、问答、信息检索和推荐系统，并讨论了剩余的挑战和未来的方向。
Dec, 2018