通过构建一个知识图谱以及应用该图谱回答事实型问题，本文探讨了从梵语文本中提取特定关系的难题，分析了系统在每个步骤中的不足之处，并讨论了未来的可能发展方向。

Oct, 2023

通过自动构建知识图谱的框架、引入本体驱动和通用任务的注释工具，以及提供多样化的网页界面、工具和软件库，我们在梵语的知识系统发展中解决了挑战与机遇，尤其在问答方面。这些贡献不仅提高了梵语文本分析的可访问性和准确性，而且为知识表达和语言处理领域的进一步发展铺平了道路。最终，这项研究对于保护、理解和利用梵语文本中所蕴含的丰富语言信息具有重要意义。

Jun, 2024

提出 BanglaAutoKG 框架可从任何孟加拉语文本自动构建孟加拉知识图谱，并通过多语言 LLMs、翻译字典、预训练 BERT 模型等构建基础图谱，最后利用基于 GNN 的语义过滤器形成最终的知识图谱。

Apr, 2024

通过自然语言技术，本论文的主要目标是使梵语手稿更便于最终用户使用。梵语的形态丰富、合成、词序自由和资源匮乏性为开发深度学习解决方案带来了重大挑战。论文针对四个基础任务，即词分割、依存分析、合成类型识别和诗歌分析，提出了有关梵语自然语言处理（NLP）技术的关键问题，并在解决这些挑战的过程中提出了多项贡献，包括提出了具有语言学信息的神经网络体系结构、展示了所提系统的可解释性和多语言扩展性、报道了最先进的性能以及开发了名为 SanskritShala 的神经工具套件。

Aug, 2023

本文介绍了基于领域知识图谱的 Saga 平台，包括训练知识图谱嵌入和创建语义注释服务，以及使用注释 Web 文档来驱动开放领域知识抽取。同时，我们还描述了构建和处理个人知识的平台适应。

May, 2023

SanskritShala 是一个基于神经网络的梵语自然语言处理工具包，包括词语切分、形态标注、依存解析、复合词类型识别等多个模块，并且具有易于使用的交互式数据注释功能，公开发布其源代码和 7 个词嵌入模型，能够对词嵌入的内在特性如相似度、相关性、分类以及类比预测进行评估，是一个具有网络接口的全新工具包。

Feb, 2023

本文用深度学习方法，基于语义和情感分析来验证《薄伽梵歌》的英译质量，通过对选定章节和诗句的翻译进行比较，发现不同翻译的风格和词汇差异较大，但情感和语义相似度较高，传达的信息大同小异。

Jan, 2022

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

该研究论文介绍了 Antarlekhaka，一种用于手动注释与自然语言处理（NLP）相关任务的综合工具。该工具支持分布式注释，适用于不同语言，并具备用户友好界面和广泛的 NLP 任务注释功能。

Oct, 2023

对自然语言处理中知识图谱相关研究领域进行综合调研，总结任务分类、相关贡献和研究进展，并提出了未来研究方向

Sep, 2022