本文提出通过使用主流软件方法论来开发参考架构来解决现代知识工程的四个挑战，包括未解决的利益相关方需求，不匹配的技术，新组织的采用障碍和与软件工程实践的不匹配。我们通过研究不同利益相关者和时代的要求，确定了 23 个评估参考架构所必需的基本质量属性，并根据这些属性评估了最近文献中的三种候选架构。最后，我们讨论了实现全面参考架构的下一步行动，包括优先考虑质量属性，整合具有互补优势的组件以及支持缺失的社会技术要求。由于这需要协作努力，因此我们邀请所有知识工程研究人员和实践者加入我们。

Jun, 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

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

基于专利文件的经验观察，该研究揭示了工程设计知识的构成成分，包括基于句子的事实中存在的实体和关系，以及具有过度表达关系的统计上过表现的子图模式，为设计环境中更好地构建和管理知识提供了有用的指导原则。

Dec, 2023

这篇论文研究在智能制造中的人工智能协作所涉及的挑战，提出了一个以知识图谱、跟踪和场景分析为基础的软件架构，并使用关系化机器学习对生产过程中的知识进行捕捉，从而进行上下文特定的行动推荐，以实现优化产品质量和防止身体伤害。

Jan, 2022

该研究论文旨在提出一种新的认知架构来实现通用人工智能的能力，并介绍了一个包含多个功能模块的框架。其中，知识表示是该架构的关键解决方案之一，能够在单一知识库中结合多种形式化和非形式化的知识表示方法。论文还探讨了使用 Archigraph 模型来组合和结构化各种知识片段的方法。此外，该研究还提及了该认知架构的其他组成部分，包括机器意识、机器潜意识、与外部环境的交互模块、目标管理模块、情感控制系统、社交交互模块、反思模块、伦理和世界观模块、学习模块、监测模块、陈述和问题解决模块、自组织和元学习模块。

Jan, 2024

通过知识工程，将风能领域的数据转化为领域知识，与其他知识源相连接和整合，以应用于下一代人工智能系统的数字化转型，本文总结了知识工程的主要概念和风能领域的知识表示，分析了当前风能领域中知识工程的现状，并提供进一步发展和改进的指导。

Oct, 2023

使用人工智能技术基于需求半自动生成软件架构候选方案，并通过定量分析和架构权衡分析方法进行自动评估和交叉分析，以提高生成架构模型的质量、效率和有效性。

Jan, 2024

这篇文章概述了创建和管理大型知识库的基本概念和实践方法，重点介绍了发现和规范实体及其语义类型、自动提取基于实体的属性以及构建开放架构和知识管理的方法。

Sep, 2020

本研究介绍了一种基于人类知识和智能分析的混合系统分类，并提出了 Thrill-K 框架作为一种原型解决方案，该框架能够集成瞬时知识、待机知识和外部知识来源，在推理、学习和智能控制方面发挥作用。

Feb, 2023