本研究中，我们使用轻量级 adapters 来注入特定领域的知识以在 TOD 任务上进行微调，通过 KPRS 探测方法证明 adapters 对于对话生成任务有着优秀的表现。

Dec, 2022

本文介绍了新型的基于知识库的配置器和 FO（）KR 语言的推理引擎 IDP-Z3, 并探讨了其在解决人机交互下的约束求解问题方面的应用。

Feb, 2022

使用基于 Web 技术的 IDE，方便用户在线使用 IDP 知识库系统，该系统基于一阶逻辑，可用于开发大型应用。

Nov, 2015

本文分析了知识库范式在交互式配置问题中的原则和可行性，并表明在形式化配置领域的规范化说明上应用不同形式的逻辑推理，可以实现该领域的多种功能。通过在银行业的实际应用实现了该方法的概念验证。

May, 2016

本篇论文重点针对模型导向人工智能的方法及其应用中 SAT 和 ASP 这两个系统的输入形式进行分析，特别是通过将输入形式重新制定和配置，优化推理过程。经过广泛领域内数据的实验证明，使用这种方法可以获得不同的优势。

Mar, 2022

本文介绍了概率逻辑编程（PLP）及其相关技术（如 PRISM、Possibilistic Logic Programming 等），并展示了 PITA 系统如何能够高效支持 PLP、PRISM 和 PLP。

Jul, 2011

这篇论文提出了在产品领域上回答主观归纳问题（SUBJPQA）的新任务。针对这类问题，答案并不唯一，可以从多个角度解释。为了解决这一新任务，作者提出了一种三步法，涉及知识源的检索、问题的关联和多角度答案的生成。此外，作者构建了一个大规模的数据集，并展示了方法的有效性。

Sep, 2023

本文介绍了新的预训练和迁移学习模型和方法在语言理解任务中取得显着性能提升，提出了一个新的基准测试 SuperGLUE，在 GLUE 基准测试的基础上增加难度更大的语言理解任务、一个软件工具包和公开排行榜，可在 super.gluebenchmark.com 上获取。

May, 2019

该论文描述了一种扩展一阶逻辑的方法，使方案更加容易修改，并引入了一个保护机制来保证公式的正确性，同时将该方案应用于四个不同问题领域的知识表示中。

Feb, 2022

本文提出了一种实用的方法，将机器学习算法与知识库本体形式结合。通过两个基于不同数据集的实验，分析了自主系统的风险意识，应用了多层前馈反向传播、朴素贝叶斯和 J48 决策树等机器学习算法。研究表明，将机器学习和知识库进行二层智能耦合是可行的，算法的时间复杂度与数据和知识的大小成线性关系。

Jun, 2024