本文介绍一种从专利文件中提取事实的方法，使用这些事实填充知识图谱来表示和存储设计知识，其中训练了一个标记器来识别实体和关系并组合这些知识点进行比较，建立了一个与风扇系统相关的领域知识库。

Jul, 2023

知识工程学是一个专注于生成和应用知识的学科，传统上它主要关注以形式语言表达的知识。然而，大语言模型的出现及其与自然语言的高效处理能力，对知识工程学的基础和实践提出了问题。在这篇论文中，我们提出大语言模型在知识工程学中的潜在作用，并确定两个中心方向：1）创建混合的神经符号知识系统；2）实现自然语言下的知识工程。此外，我们还提出了一些关键的开放性研究问题来解决这些方向。

Oct, 2023

通过建立知识图谱，在建设领域超过 80,000 篇论文摘要上构建了超过 200,000 个高质量的关系和实体，用于展示各种实体之间的关系的自我开发可视化系统。

Nov, 2022

研究利用词嵌入的理论，将知识图谱关系分为三种类型，并为每种类型导出其表示法的明确要求，以了解知识图谱数据的潜在结构如何被不同表达方法所捕捉。

Sep, 2019

本文介绍了利用基于实体和关系的数据构建知识图谱的方法以及将众包方法应用于知识图谱构建，在制造业领域中建立了一个包含 65000 + 三元组的 FabKG，并展示了区分领域特定问题和基于表达式 / 公式的问题的用例。

May, 2022

研究了知识图谱的结构和动态，发现关系间的语义多样性可以用表层性概念简单建模，从而控制独立生成事实的关系重叠程度，也确定错述实体的比例，有助于更好地理解正式的知识获取和组织。

May, 2023

本文提出一种新颖的深度架构，以利用实体的结构和文本信息的宝贵信息。其中，注意力模型可以选择所需的相关信息，并应用门控机制将结构和文本的表征集成到一个统一的架构中。实验表明，我们的模型在链接预测和三元组分类任务上的表现优于基线。

Nov, 2016

本文介绍了知识工程的原理和方法，使得开发跨领域和应用的语言能力智能体成为可能。我们以对话行为建模为例，描述了基于 OntoAgent 知识中心的认知架构的综合方法，并突出了过去方法的局限性，这些方法将对话与其他代理功能隔离开来。

Feb, 2022

基于对话历史和外部知识源，知识驱动型对话是在生成富有信息的回复的任务。通过全面实验和研究，我们回答了三个关键问题，包括适当知识形式的选择、知识和模型选择之间的相互影响程度，以及知识的少样本表现。通过统计证据的支持，我们提出了确定性解决方案和明智建议，为未来研究的方向和标准提供了指导。

Dec, 2023

本文综合研究了知识图谱的几个方面，包括结构学习、知识获取和补全、时间知识图谱和基于知识图谱的应用，并提出了新的分类和分类法，以促进未来的研究。

Feb, 2020