- 提升植物研究数据的可寻址性、可访问性、可互操作性和可重复性的本体
改善研究数据的 FAIR 性（可找性、可访性、互操作性、可重复性）的重要性不容忽视，特别是在当前由组学技术产生的大规模复杂数据集面前。本篇综述介绍了与基础植物科学相关的本体论术语，并说明了如何使用这些术语来注释与植物特定实验相关的数据，在元 - 基于 OWL DL 本体的本体导向规划（扩展版）
基于本文提出的新方法，规划专家和本体专家可以分别处理规划规范和本体，并通过接口进行关联，从而实现对本体引导的规划问题的优化处理，以支持整个 OWL DL 片段。
- 神经符号化 RDF 和描述逻辑推理器：现状和挑战
本文综述了在 RDF (S)、描述逻辑 EL 和 ALC，以及 OWL 2 RL 的支持下，基于神经符号推理的现有文献，讨论了采用的技术、解决的任务以及该领域的其他相关努力。
- 超越独热编码：注入语义驱动图像分类器
通过集成反应分类标签的任何种类的语义信息，本研究旨在改善模型的可解释性和可靠性，并讨论了准确性、错误严重性和学习内部表示之间的权衡，以及在可解释性和对抗性鲁棒性方面的进一步利用。
- 计划本体的制定和利用以提高执行效率
本文研究了利用本体学作为基础的自动规划方法，通过分析国际规划竞赛中的规划领域和规划者的数据构建了一个规划本体，通过案例研究证明了利用本体可以选择合适的规划者并通过宏函数改善规划性能，并将本文所建立的规划本体和相关资源提供给社区以促进进一步的 - 基于知识图谱嵌入的个性化推荐系统
本研究通过将知识图谱嵌入汽车购买 / 销售领域，旨在构建个性化推荐系统，并通过实验证明所提出的方法能够提供与个体用户一致的相关推荐。
- 从文本中丰富本体学：一个用于概念发现和定位的生物医学数据集
通过自动化方法将新概念放入知识库，提出基于 MedMentions 数据集的新基准来解决既定数据集常见的问题，并通过最近的大型语言模型方法进行评估。
- 带有抽象和细化功能的描述逻辑
提出一种将抽象级别作为一等公民并提供概念和角色的抽象和细化的显式运算符的 DLs 扩展，它可以支持多个抽象级别上的知识表示，并证明在这个扩展的 DLs 家族中推理是可判定的，而一些看似无害的变化则是不可判定的。
- 网络安全本体的开发和构建
本文系统研究了 2010 年至 2020 年间有关网络安全本体论的 24 篇论文，比较分析不同本体论的优缺点，旨在为网络安全本体论领域的研究者提供有前途的未来方向。
- IJCAI基于 SAT 的描述逻辑概念的 PAC 学习
提出有界拟合作为一种模式学习的方案，该方案可以在本体存在的情况下学习描述逻辑概念，并且称之为 PAC 学习的通用性具有理论保证。同时，我们提供了一种名为 SPELL 的系统，其基于 SAT 求解器高效实施了有界拟合，并将其表现与最先进的学习 - 构建用途驱动的互操作电子健康记录知识图谱
本文介绍了一种名为 iTelos 的综合方法，可以使数据和知识重用以构建可互操作的电子健康记录（iEHR），并通过大规模案例研究验证了其有效性。
- 科学技术本体论：新兴主题的分类
该研究介绍了一个包含科学技术领域中非传统主题的自动化科学技术本体，并通过连接不同领域和专业之间相关或具有共性的主题来促进跨学科研究与合作。使用从 2021 年 10 月到 2022 年 8 月从语义学者 (Semantic Scholar) - 通过属性识别实体类型
本文介绍了一种基于属性的方法，用于识别本体中的实体类型，通过提供一组基于属性的度量来衡量实体类型与实体之间的上下文相似度，并利用机器学习算法来识别实体类型的有效性和优越性。
- 从图领域的公理到向量，并再次返回：评估基于图的本体嵌入的性质
文章研究了不同的图投影方法对本体学习中嵌入生成和公理预测性能的影响。研究发现，不同的投影方法以及本体知识表示上的选择都会对公理预测产生重要影响。
- 可处理的多样性：通过 Standpoint EL 实现可扩展的多角度本体管理
介绍了一种名为 Standpoint EL 的多模态扩展版本，它允许相对于不同且可能相冲突的观点（或上下文）集成表示领域知识，具有轻量级描述逻辑的可解性，同时引入一些额外的功能使得标准的推理任务变得不可行。
- 本体蕴含推理的语言模型分析
研究表明，虽然预训练语言模型对于自然语言推理方面的知识有比较好的编码能力，但其对于本体论的推断需要更多的背景知识，而且在给定少量样本的情况下能够有效地进行推断。
- Box$^2$EL: 用于描述逻辑 EL++ 的概念和角色盒嵌入
提出一种在 Description Logic EL++ 领域中表示学习本体的新方法 Box^2EL，该方法在包括概念和角色在内的箱形物体中表示本体，保留本体的逻辑结构，并在预测子概念、链接和推理时取得最先进的结果。
- 利用知识图谱预测模块化优化算法的性能
本文提出了一种基于改进后的 OPTION 本体构建的知识图谱的性能预测模型，并使用模块化算法框架来构建知识图谱，以预测给定算法实例是否能够针对给定问题实例实现某个目标精度。
- 基于 Semantic rule Web 的使用 SWRL 规则诊断和治疗媒介传播疾病
提出一种基于疾病本体构建的诊断和治疗疟疾等通过叮咬传播的疾病的决策支持系统，使用 OCR 和 NLP 技术将电子健康记录、医学移动应用程序的文本数据和医生处方手写笔记转换为正确的文本，具有帮助医生诊断和治疗疟疾等疾病的价值。
- 为什么小鸡要过马路？重述和分析 VQA 中的模棱两可问题
通过构建一个二义问题数据集，并使用基于英语的问题生成模型以及语言对齐本体论来减少二义性，我们展示了一种将答案组信息整合到问题生成目标中的方法。