本文介绍 KGTK 工具集，它是一个数据科学中心化的工具集，旨在表示、创建、转换、增强和分析知识图谱。通过以表格形式表示图形并利用为数据科学应用程序开发的流行库，可以让更广泛的开发人员轻松构建其应用程序的知识图管道。

May, 2020

该研究提出了一个本体重塑方法，将本体转化为更好地反映底层数据并帮助构建更好的知识图谱的知识图谱模式，从而解决工业分析中的低质量知识图谱可能带来的问题，由此提高了 SPARQL 查询的训练效率和知识图谱的可扩展性。

Sep, 2022

本文论述如何为知识图谱的建设和持续更新提供通用管道，谈论了高质量 KG 的必需步骤，包括元数据管理，本体开发和质量保证，并对 KG 建设工具和策略的现状进行评估和总结，并提出了需要进一步研究和改进的领域。

Feb, 2023

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

本文介绍了一种使用两个基于人工智能的聚类算法来推荐 Open Research Knowledge Graph（ORKG）中资源有关谓词（在 RDF 语句中）的方法，以促进 ORKG 中术语汇聚的服务。实验证明，该方法具有很高的准确性和相对较高的召回率，并提供了有关谓词组的新见解，这些谓词组自动在跨 44 个研究领域的学术知识的语义化模式中积累。

Oct, 2022

本文提出了一种基于 AQG（一种统一的图形文法）的端到端模型，由高级解码生成用于约束搜索空间的 AQG 和底级解码构造查询图，旨在优化查询图构建过程，提高在复杂 KGQA 基准测试中的表现。

Nov, 2021

建立知识图谱是个具有挑战性的任务，因为需要处理提取知识中的不确定性，并且需要解决数据的可靠性和冲突问题，同时还需要确保知识图谱的质量。

May, 2024

本论文提出一种数学知识图谱（Math-KG），通过自然语言处理技术利用百度百科和维基百科构建，旨在解决在线教育平台上的信息过载和知识跟踪问题，并提供了一个简单的应用系统进行实验验证。

May, 2022

介绍了一个名为 FactKG 的新数据集，该数据集包含 108k 个自然语言声明及其相关类型的推理，旨在通过推理知识图谱来进行事实验证，并开发了基于这些推理类型的基线方法，以提高知识图谱的可靠性和实用性。

May, 2023

我们提出了一种基于知识图谱和语义网络技术的 Vision Knowledge Graph（VisionKG），用于链接、组织和管理具有异构特征的视觉数据集，提供简单访问和查询不同格式和分类法的最新视觉数据集，增强语义丰富性并通过 SPARQL 提供多种数据检索与探索服务，集成了 30 个数据集和四个流行 CV 任务，展示了在 CV 流程中的多种应用场景。

Sep, 2023