本文提出了一种协作知识图谱融合框架，旨在使用从其他语料库中收集到的信息来精细化已有的知识图谱，并改进联合事件抽取与知识图谱融合的性能。

Jun, 2022

MPIKGC 是一个通用框架，利用大型语言模型从不同的角度查询以补偿环境化知识的不足，改进了基于描述的知识图补全方法，扩展了实体描述，理解关系，并提取结构，通过四种基于描述的知识图补全模型和四个数据集进行了广泛评估，适用于链接预测和三元组分类任务。

Mar, 2024

本文介绍了一种名为 CKGC-CKD 的新方法，通过使用关系感知图卷积网络编码模型在集成的知识图谱和各自的知识图谱上进行训练，以最大程度地利用来自不同知识图谱的集体知识，从而缓解了个体知识图谱的不完整性，并通过相互知识蒸馏机制来进行知识传递，在多语言数据集上取得了比所有先进模型更好的知识图谱完成结果。

May, 2023

使用协作增强框架 CogMG，结合知识图谱解决了大型语言模型在问答场景中的不完整知识覆盖和知识更新不匹配的问题，并通过监督微调的 LLM 在一个代理框架中展示了在减少幻觉和提高答案的事实准确性方面取得的显著改进。

Jun, 2024

利用多级共享知识指导学习方法（SKG）在数据集级别通过文本摘要识别实体集合内的共享特征，而在任务级别则利用动态调整的损失权重提出了一种创新的多任务学习架构，有效缓解了子任务间知识共享不均衡的问题。实验证明 SKG-KGC 在三个知名数据集上显著优于现有基于文本的方法，尤其在 WN18RR 数据集上取得了显著提升。

May, 2024

本研究总结了生成式知识图谱构建的最新进展，包括方法的优势和弱点，并提出未来的研究方向。研究的贡献包括提出了详细的方法分类，以及理论和实证分析，同时提出了未来的研究方向。

Oct, 2022

CollabKG 是一种可学习的人机协同信息提取工具包，可用于构建或扩展以实体为中心和事件为中心的知识图谱，并结合先进的提示式信息提取技术，实现人机协同机制，提高了注释质量、效率和稳定性。

Jul, 2023

该研究提出一种基于信息检索和阅读理解的知识图谱自动完成模型，在实验中发现该模型可以很好地解决无法从现有知识中推断的关系，并在多个知识图谱自动完成数据集上取得良好结果。

Oct, 2022

本研究旨在通过知识图谱改进大型语言模型 (LLM) 的推理能力，以回答复杂问题。我们提出了一种自主的基于 LLM 的智能体框架 KG-Agent，它允许一个小型 LLM 主动作出决策，直到完成对知识图谱的推理过程。在 KG-Agent 中，我们整合了 LLM、多功能工具箱、基于知识图谱的执行器和知识存储器，并开发了一个迭代机制，自主选择工具，然后更新用于对知识图谱进行推理的记忆。为了保证有效性，我们利用程序语言对知识图谱上的多跳推理过程进行了规范，并合成了基于代码的指令数据集，以对基础 LLM 进行微调。大量实验证明，仅使用 10K 个样本对 LLaMA-7B 进行微调就能在领域内外的数据集上超过使用更大的 LLM 或更多数据的现有方法。我们的代码和数据将公开发布。

Feb, 2024

本文提出了一种名为 CKG 的动态表示方法，利用外部知识图谱中的实体信息来提高语言句子的正确语义，实验表明，CKG 在多项任务中达到了最优结果。

Dec, 2022