- 大型语言模型中的强健知识提取：基于社会选择理论
利用社会选择理论方法，通过重复使用排名查询来提高大型语言模型（LLM）查询的鲁棒性。本文探讨了在医疗和故障诊断等诊断场景中运用排名查询的方法，并介绍了从文献中借鉴的局部波达函数来合并多个查询结果，在实证中评估了我们方法的鲁棒性。
- LitCQD：使用数字文本处理不完整知识图谱中的多跳推理
本文提出了 LitCQD，一种用于回答具有数字文字值的多跳复杂查询的方法，该方法可回答具有数字答案或满足数字约束的实体答案的查询。
- 知识库中实体解析和查询回答的结合框架
本文提出了一种新的框架，用于在具有元组生成依赖关系（tgds）和相等生成依赖关系（egds）作为规则的知识库（KBs）中结合实体解析和查询回答。该方法允许我们解决实体并绕过数据可能存在的不一致性，我们设计了一个适合这种新框架的 chase - 将神经链接预测器应用于复杂查询回答
本文提出了 CQD$^{A}$，即通过训练参数高效的分数调整模型来重新校准神经链接预测分数，从而解决了 CQD 方法中的问题，大大提高了结果的准确性，同时具有数据效率和鲁棒性。
- 通过查询计算树优化在知识图谱上回答复杂逻辑查询
QTO is an efficient method for optimizing query computation trees in knowledge graphs, which achieves state-of-the-art p - 使用存在性规则追踪流
研究如何通过对临时流数据进行查询应答来研究与存在性规则推理的推理方法，提出了基于 LARS 的方法，该方法支持存在性规则，同时通过引入合适的时间无环性概念来保证规则的可决定性。
- ACLQuery2Particles: 利用粒子嵌入进行知识图谱推理
提出了一种基于 Query2Particles 的知识图谱复杂查询答案方法，使用多向量编码并通过神经逻辑操作支持任意一阶逻辑查询，在三个知识图谱上实现了最好的表现。
- 关于 Shy 和 Warded Datalog+/- 之间的关系
本文研究基于知识图形应用的 Datalog^E 语言，介绍其语法和递归，讨论其存在量词带来的问题，探讨 Shy 和 Warded Datalog+/- 等两种具有可行性的语言，并对实验结果进行了分析。
- IJCAI描述逻辑 ELHr 的溯源
本文章针对 ELHr 本体中的溯源信息问题，基于整环和扩展经典数据溯源的本体数据访问，对本体公理进行注释来生成溯源多项式，并分析了 ELHr 案例的语义，揭示如何处理省略符号所带来的种种困难，其中一些困难可以通过假定整环的乘法幂等性来缓解。 - AAAI面向易处理本体中介查询应答的通用语言
本文研究了三类 OMQA 语言，并提出了一种新的性质，locality，用于近似一阶重写。证明了对于每一类 OMQA 语言并不存在通用的语言，但是存在一种包含离散嵌入依赖的语言可以表示 OMQA 语言簇。
- DeepDB：从数据学习，而非查询！
本文提出以数据驱动的方法来替代常规的以工作负荷为驱动的方式，通过机器学习模型来捕捉行为，并展示数据驱动模型不仅可以提供更好的准确性，而且还能更好的适应未知查询。
- 适配元知识图谱信息以进行少样本关系的多跳推理
本文提出了一种元学习式的多跳知识图谱（KG）推理方法（Meta-KGR），适用于少样本关系中的查询回答（QA）任务，通过学习适应于不同关系的元参数，提高模型的推理能力，实验表明，在 Freebase 和 NELL 数据集上，Meta-KGR - MM利用应用程序增强魔术集及其在本体论推理中的应用
本文介绍了一种增强的魔法集技术来优化使用数据日志的查询答案，并通过消除子 sumed 规则和有效处理绑定传播丢失的情况进一步优化了重写的程序。
- 具有传递性的一元否定片段的有限可满足性
研究发现：在包含任意数量的传递关系的一元否定分段中，有限可满足性问题是可判定和 2-ExpTime 完全问题。此外，我们探讨了我们的基本逻辑的各种扩展的有限可满足性，特别是描述逻辑中已知的名称和角色层次概念的表达。
- EMNLP基于奖励塑形的多跳知识图谱推理
文中提出了两个方法来解决不完整知识图谱上的多跳推理查询回答中存在的问题，其一是使用预训练的一跳嵌入模型来估算未观察到事实的奖励，其二是使用随机生成的边缘掩码来强制代理探索不同的路径，该方法在多个基准数据集上明显优于现有的基于路径的 KGQA - SIGIR即时生成表格
提出了一个基于特征的方法，通过生成关系表回答查询来更好地满足实体相关的信息需求，包括实体排名、架构决策和值查找等三个子任务并给出实现方法。
- MM基于资源的答案集语义中的查询回答
本文提出了一种基于 Resource-Based Answer Set Semantics 扩展 XSB-Resolution 逻辑编程的查询和答案过程。
- 分布式表示模型理论探究
研究使用实数向量作为一阶逻辑的模型理论 / 语义学的一种方法，以结合分布式表示和离散表示的优势，并探讨此系统的一些有趣属性和简单的查询答案方法。
- AAAI不相交 Datalog 程序的 Datalog 改写性及其在本体推理中的应用
研究了将一个分离的 Datalog 程序重写为普通的 Datalog 的问题，并提出了一种新的基于规则的知识表示语言（KR language）—— 弱线性分离 Datalog，以及在本文的框架下对本体推理问题的应用，结果表明许多非 Horn - 轻量级描述逻辑 EL 的逻辑差异
本文探索了一种基于逻辑的本体版本控制方法，提出了一种采用逻辑及查询解答的 ontologies 差异比较方法， 设计并实现了一个能在多项查询上进行版本比较的多项式时间算法 CEX2。