人工智能的快速发展，特别是通过深度神经网络，已经在视觉和文本处理等领域取得了显著进展。但是，实现人类类似的推理和可解释的人工智能系统仍然面临重大挑战。神经符号学范式将神经网络的深度学习能力与符号系统的推理能力结合起来，提供了开发更透明和可理解的人工智能系统的有希望途径。本文探讨了基于知识图谱的神经符号一体化的最新进展，阐明了知识图谱在三个关键类别中支撑着这种一体化：通过引入符号知识来增强神经网络的推理和可解释性（Symbol for Neural），通过神经网络方法来提高符号系统的完整性和准确性（Neural for Symbol），以及促进两者在混合神经符号一体化中的应用。本文强调了当前的趋势，并提出了神经符号人工智能领域未来研究的方向。

May, 2024

该论文调查了近年来神经符号 AI 领域的研究论文，对提出的模型及应用进行了分类和比较。这些模型结合了符号处理和神经网络，旨在通过学习数据分布，基于先前和学习的知识进行推理，并在其中进行共生使用，以实现人工智能通用。

May, 2023

本文探讨了神经符号计算技术中深度学习和知识表示应该如何有机结合，通过 20 年来的相关研究结果，为下一个 AI 系统的关键性成分做出探索，以神经符号系统的视角提出 AI 技术应该在信任、安全、可解释性和问责制方面有所提升和解决的方向和挑战。

Dec, 2020

深度学习在自然语言处理 (NLP) 任务中取得了显著进展，本研究提出了一种神经符号学习方法，将符号主义和连接主义两种人工智能学派相结合，通过强化学习或其弱化版本在下游任务中实现具有符号潜在结构的神经系统的弱监督推理。该框架已成功应用于表格查询推理、句法结构推理、信息抽取推理和规则推理等各种任务。

Sep, 2023

本文介绍了神经符号计算（NeSy）领域的重要和最新研究发展，包括研究历史，背景知识，关键驱动因素以及主要特征。文章讨论了该领域的一些重要应用并针对目前存在的问题提出了新的研究方向，以期进一步推动以数据和知识为驱动的 AI 的研究进展。

Oct, 2022

我们提出了一种新的用于有命题背景知识的监督多标签分类的形式化方法，称为推理中的语义调整，其在推理过程中限制系统而不影响训练，相比于另外两种常见的神经符号技术（语义调整和语义正则化），我们讨论了其在理论和实际上的优势，并开发了一种新的多尺度方法来评估神经符号技术的好处随着网络规模的演化，通过对多个数据集的实验和比较，我们的结果表明，推理中的语义调整可以用于构建更准确的基于神经网络的系统，使用更少的资源，并确保输出的语义一致性。

Feb, 2024

本文综述了神经符号人工智能在真实世界应用中的最新发展，介绍了常见神经符号应用的分类法，总结了各个领域的最新技术现状，并且提供了对未来发展的新视角。

Sep, 2022

该论文介绍了神经符号 AI 的发展及其对人类感知认知、机器感知认知的巨大潜力。

May, 2023

本文调查了神经符号人工智能的杂交方法在生物医学领域的实用性和潜在益处，这些方法对于如药物重新定位等任务的 KG 完成 (KGC) 更为适合，因为生物医学数据集通常被建模为知识图谱 (KG) 以捕捉其多关系、异质性和动态属性。

Jul, 2023

神经符号 AI 旨在将深度学习与符号 AI 相结合，以减少训练神经网络所需的数据量，提高模型给出答案的可解释性和可解性，并验证经过训练的系统的正确性。我们研究神经符号学习，既有使用符号语言表示的数据，也有背景知识。通过模糊推理、概率推理以及训练神经网络来连接符号和神经组件，以交流这一知识。

Jan, 2024