{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[[2023,11,2]，“日期时间”：“2023-11-02T08:11:05Z”，“时间戳”：1698912665215}，“出版商位置”：“查姆”，“引用计数”：57，“出版者”：“施普林格自然瑞士”，“isbn-type”：[{“值”：“9783031472398”，“类型”：”打印“}，{“值”：“9783031472404”，“类型”：“electronic”}]，“license”：[{“start”：{“date-parts”：[[2023,1,1]]，“date-time”：“2023-01-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1672531200000}，“content-version”：“tdm”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/www.springernature.com\/gp\/searners\/text-and-data-mining”}，{“tart”：1-01T00:00:00Z“，”时间戳“：1672531200000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\\/www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}]，“content-domain”：{“domain”:[“link.springer.com”]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”：[]，“published-print”：{“date-parts”：[[2023]]}，”DOI“：”10.1007\/978-3-031-47240-4_5“，“type”：“book-chapter”，“created”用法：{“date-parts”：[[2023,11,1]]，“date-time”：“2023-11-01T04:02:40Z”，“timestamp”：1698811360000}，“page”：“80-100”，“update-policy”：”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy“，”source“：”Crossref“，“is-referenced-by-count”：0，“title”：[“u00a0Object Prediction中有效三重验证的文本包含”]，“前缀：“10.1007”，“作者”：[{“given”：“Andr\u00e9s”，“family”：“Garc\u00eda-Silva”，“sequence”：“first”，“affiliation”：[]}“：”297“，”published-online“：{”date-parts“：[[2023,10,27]]}，”reference“：[{“key”：“5_CR1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，《first page》：“297”，“doi”：“10.1613\/jair.1.11725”，“volume”：：“66”，“author”：“H Adel”，“year”：“2019”，“unstructured”：“Adel，H.，Sch\u00fctze，H.：用于插槽填充的类型软件卷积神经网络。J.Artif.Intell.Res.66，297\u2013339（2019）”，“journal-title”：“J.Artif.Intell.结果“}，{”键“：”5_CR2“，“非结构化”：“Alivanistos，D.，Santamar\u00eda，S.，Cochez，M.，Kalo，J.，van Krieken，E.，Thanapalasingam，T.：提示为探究：使用语言模型构建知识库。摘自：Singhania，S.、Nguyen，T.P.、Razniewski，S.（eds.）LM-KBC 2022《预训练语言模型2022的知识库构建》，第11\u201334页。CEUR研讨会论文集，CEUR-WS.org（2022）“}，{“key”：“5_CR3”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Balazevic，I.，Allen，C.，Hospedales，T.：TuckER：用于知识图完成的张量因子分解。摘自：《2019年自然语言处理实证方法会议和第九届国际自然语言处理联合会议（EMNLP-IJCNLP）会议记录》，中国香港，第5185\u20135194页。计算语言学协会（2019年）。https://doi.org/10.18653\/v1\/D19-1522。https:\/\/alcontology.org\/D19-1522“，”DOI“：”10.18653\/v1\/D19-152“}，{”key“：”5_CR4“，”series-title“：”The Information Retrieval series“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“189”，“DOI”：“10.1007\/978-3-193935-3_6”，“volume-title”：“Entity-Oriented Search”，”author“：”K Balog“，“year”：“2018”，“unstructured”：“”Balog，K.：填充知识库。收录：Balog，K.（编辑）面向实体的搜索。TIRS，第39卷，第189\u2013222页。施普林格，查姆（2018）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-319-93935-3_6“}，{“key”：“5_CR5”，“unstructured”：“Bentivogli，L.，Clark，P.，Dagan，I.，Giampiccolo，D.：第七个pascal识别文本蕴涵的挑战。In:类别的理论与应用（2011）”}Bordes，A.、Usunier，N.、Garcia-Duran，A.、Weston，J.、Yakhnenko，O.：为多关系数据建模翻译嵌入。摘自：《神经信息处理系统进展》，第26卷。Curran Associates，Inc.（2013年）。https:\/\/papers.nips.cc\/paper\/2013\/hash\/1ccec7a77928ca8133fa24680a88d2f9-Abstract.html“}，{”key“：”5_CR7“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Bouraoui，Z.，Camacho-Collados，J.，Schockaert，S.：从BERT引入关系知识。In:《AAAI人工智能会议论文集》，第34卷，第7456\u20137463页（2020）“，”DOI“：”10.1609\/aaai.v34i05.6242“}，{”key“：”5_CR8“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Bowman，S.R.，Angeli，G.，Potts，C.，Manning，C.D.：学习自然语言推理的大型注释语料库。摘自：《2015年自然语言处理实证方法会议论文集》，葡萄牙里斯本，第632\u2013642页。计算语言学协会（2015）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/D15-1075。https:\/\/aclantology.org\/D15-1075“，”DOI“：”10.18653\/v1\/D15-075“}，{“key”：“5_CR9”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Cao，B.，et al.：知识渊博还是有根据的猜测？重新审视作为知识库的语言模型。摘自：《计算语言学协会第59届年会和第11届国际自然语言处理联合会议论文集》（第1卷：长篇论文），在线，第1860\u20131874页。计算语言学协会（2021）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/2021.acl-long.146。https:\/\/alcontology.org\/2021.acl-long.146“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2021.acl-long.146”}，{“key”：“5_CR10”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Chen，Z.，Feng，Y.，Zhao，D.：具有文本蕴涵和软及物性的蕴涵图学习。摘自：爱尔兰都柏林计算语言学协会第60届年会会议记录（第1卷：长篇论文），第5899\u20135910页。计算语言学协会（2022）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/2022.acl-long.406。https:\/\/aclantology.org\/2022.acl-long.406“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2022.acl-long.407“}，{“key”：“5_CR11”，“series-title”：“计算机科学课堂笔记（人工智能课堂笔记）”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first page”：”177“，”DOI“：“10.1007\/11736790_9”，“volume-title”：”机器学习挑战。评估预测不确定性、视觉对象分类和识别构造蕴涵”，“作者”：“I Dagan”，“年份”：“2006年”，“非结构化”：“Dagan，I.，Glickman，O.，Magnini，B.：PASCAL识别文本蕴涵的挑战。收录：Qui\u00f1onero-Candela，J.，Dagan，I.，Magnini，B.，d_2019Alch\u00e9-Buc，F.（编辑）MLCW 2005。LNCS（LNAI），第3944卷，第177\u2013190页。斯普林格，海德堡（2006）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/11736790_9“}，{”key“：”5_CR12“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Gal\u00e1rraga，L.，Razniewski，S.，Amarilli，A.，Suchanek，F.M.：预测知识库的完整性。摘自：《第十届ACM网络搜索和数据挖掘国际会议论文集》，WSDM 2017，美国纽约州纽约市，第375\u2013383页。计算机协会（2017）。https:\/\/doi.org\/10.1145\/3018661.3018739“，”doi“：”10.1145\/30118661.30118739“}，{”key“：”5_CR13“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Gerber，D.等人：默认时间和多语言深度事实验证。Web Semant.35（P2），85\u2013101（2015）。https:\//doi.org\/101016\/j.websem.2015.08.01“，“doi”：“10.1016”\/j.websem.2015.08.001“}，{”key“：”5_CR14“，”unstructured“：”Getman，J.、Ellis，J.，Strassel，S.、Song，Z.、Tracey，J.：为知识库人口奠定基础：TAC KBP九年的语言资源。摘自：第十一届国际语言资源与评估会议（LREC 2018），日本宫崎骏。欧洲语言资源协会（ELRA）（2018）。https:\/\/alcontology.org\/L18-1245“}，{“key”：“5_CR15”，“unstructured”：“Goodfellow，I.J.，Mirza，M.，Da，X.，Courville，A.C.，Bengio，Y.：基于梯度的神经网络中灾难性遗忘的实证研究。CoRR abs\/1312.6211卷”：“10”，“作者”：“Z Guo”，“年份”：“2022”，“非结构化”：“Guo，Z.，Schlichtkrull，M.，Vlachos，A.：关于自动事实核查的调查。事务处理。关联计算。语言学家。10178\u2013206（2022）。https:\/\/doi.org\/10.1162\/tacl_a_00454“，”journal-title“：”翻译。关联计算。语言学家。“｝，｛”key“：”5_CR17“，”doi asserted by“：”publisher“，”nonstructured“：”Hosseini，M.J.，Cohen，S.B.，Johnson，M.，Steedman，M.：开放域上下文链接预测及其与蕴涵图的互补性。在：计算语言学协会的发现：EMNLP 2021，多米尼加共和国蓬塔卡纳，第2790\u20132802页。计算语言学协会（2021）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/2021.findings-emnlp.238。https:\/\/aclantology.org\/2021.findings-emnlp.238\/“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2021.finings-emn_p.238“}，{“key”：“5_CR18”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Huang，L.，Sil，A.，Ji，H.，Florian，R.：利用关注依赖结构的神经网络提高时隙填充性能。In:emnlp（2017）”，“DOI”：“10.18653//v1\/D17-1274“}，{”key“：”5_CR19“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Huguet Cabot，P.L.，Navigli，R.：REBEL：通过端到端语言生成进行关系提取。摘自：计算语言学协会的研究结果：EMNLP 2021，多米尼加共和国卡纳角，第2370\u20132381页。计算语言学协会（2021）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/2021.findings-emnlp.204。https:\/\/aclantology.org\/2021.findings-emnlp.204“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2021.finings-emnlp.204“}，{“key”：“5_CR20”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Jaradeh，M.Y.、Singh，K.、Stocker，M.、Auer，S.：学术知识图形完成的三重分类。摘自：《第十一届知识获取会议论文集》，第225\u2013232（2021）页，“DOI”：“10.1145”，{“key”：“5_CR21”，“unstructured”：“Ji，H.，Grishman，R.：知识库人口：成功的方法和挑战。摘自：美国俄勒冈州波特兰市计算语言学协会第49届年会论文集：人类语言技术，第1148\u20131158页。计算语言学协会（2011年）。https:\/\/alcontology.org\/P11-1115“}，{“问题”：“2”，“密钥”：“5_CR22”，“doi-asserted-by”：“发布者”，“首页”：“494”，“doi”：“10.1109\/TNNLS.2021.3070843”，“卷”：“33”，“作者”：“S季”，“年份”：“2022”，”非结构化“：”Ji，S.，Pan，S..，Cambria，E.，Marttinen，P.，Yu，P.S.：关于知识图的调查：表示、获取和应用。IEEE传输。神经网络。学习。系统。33（2），494\u2013514（2022）。https:\/\/doi.org\/10.109\/TNNLS.2021.3070843“，”journal-title“：”IEEE Trans。神经网络。学习。系统。}，{“key”：“5_CR23”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Kim，J.，Choi，K.s.：通过知识图中的反加权正负证据路径进行无监督事实检查。摘自：《第28届计算语言学国际会议论文集》，西班牙巴塞罗那，第1677\u20131686页。国际计算语言学委员会（2020年）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/2020.coling-main.147。https:\/\/aclantology.org\/2020.coling-main.147“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2020.coling-main.147“}，{”key“：”5_CR24“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Lewis，M.等人：BART：对自然语言生成、翻译和理解的序列到序列预训练进行去噪。摘自：《计算语言学协会第58届年会论文集》，在线，第7871\u20137880页。计算语言学协会（2020年）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/2020.acl-main.703。https:\/\/alcontology.org\/2020.acl-main.703“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2020.acl-main.7003“}，{“key”：“5_CR25”，“unstructured”：“Li，T.，Huang，W.，Papasarantopoulos，N.，Vougiouklis，P.，Pan，J.Z.：语言模型知识图填充的特定任务预训练和快速分解。arXiv abs \/2208.12539（2022）”}，“{”key“：”5_CR26“，”doi-asserted-by“：“publisher”，“unstructured”：“Liu，N.F.，Gardner，M.，Belinkov，Y.，Peters，M.E.，Smith，N.A.：语言知识和语境表征的可转移性。摘自：计算语言学协会北美分会2019年会议记录：人类语言技术，第1卷（长篇和短篇论文），明尼苏达州明尼阿波利斯，第1073\u20131094页。计算语言学协会（2019年）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/N19-1112。https:\/\/accelectiony.org/N19-1112“，”DOI“：”10.18653\/v1\/N9-1112“}，｛”key“：”5_CR27“，”DOI asserted by“：”crossref“，”unstructured“：”MacCartney，B.，Manning，C.D.：自然语言推理中的语义包容和排除建模。in：《第22届国际计算语言学会议论文集》（Coling 2008）英国曼彻斯特，第521\u2013528页。科林2008年组委会（2008）。https:\/\/aclantology.org\/C08-1066“，“DOI”：“10.3115\/1599081.1599147”}，{“key”：“5_CR28”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“McCloskey，M.，Cohen，N.J.：连接主义网络中的灾难性干扰：顺序学习问题。收录：《学习与动机心理学》，第24卷，第109\u2013165页。Elsevier（1989）“，”DOI“：”10.1016\/S0079-7421（08）60536-8“}，{”issue“：”11“，”key“：”5_CR29“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“39”，“DOI”：“10.1145\/219717.219748”，“volume”：“38”，“author”：“GA Miller”，“year”：“1995”，“unstructured”：“Miller，G.A.：Wordnet：英语词汇数据库。Commun.ACM 38（11），39\u.201341（1995）“，“新闻标题”：”Commun公司。ACM“｝，｛“key”：“5_CR30”，“doi asserted by”：“crossref”，“nonstructured”：“Peters，M.E.等人：知识增强的上下文单词表示。在：2019年自然语言处理经验方法会议和第九届自然语言处理国际联合会议（EMNLP-IJCNLP）论文集，pp.43\u201354（2019）”DOI“：”10.18653\/v1\/D19-1005“}，{“key”：“5_CR31”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Petroni，F.，et al.：作为知识库的语言模型？In：2019年自然语言处理经验方法会议和第九届自然语言处理国际联合会议（EMNLP-IJCNLP）论文集，中国香港，第2463\u20132473页。计算语言学协会（2019年）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/D19-1250。https:\/\/aclantology.org\/D19-1250“，”DOI“：”10.18653\/v1\/D19-1200“}，{”key“：”5_CR32“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Poerner，N.，Waltinger，U.，Sch\u00fctze，H.：E-BERT：BERT的有效-yet-effective实体嵌入。In:计算语言学协会的研究结果：EMNLP 2020，pp.803\u2013818（2020）“，”“DOI”：“10.18653\/v1\/2020.findings-emnlp.71“}，{“key”：“5_CR33”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Qin，G.，Eisner，J.：学习如何提问：使用混合软提示查询LM。摘自：计算语言学协会北美分会2021年会议记录：人类语言技术，在线，第5203\u20135212页。计算语言学协会（2021）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/2021.naacl-main.410。https:\/\/aclantology.org\/2021.naacl-main.410“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2021.naacl-main.4.10“}，{”key“：”5_CR34“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Richardson，K.，Hu，H.，Moss，L.，Sabharwal，A.：通过语义片段探索自然语言推理模型。摘自：《AAAI人工智能会议记录》，第34卷，第05期，第8713\u20138721页（2020年）。https:\/\/doi.org\/10.1609\/aaai.v34i05.6397。https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/view\/6397“，”DOI“：”10.1609\/aaai.v34i05.6397“}，{“key”：“5_CR35”，“series-title”：“计算机科学讲义”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first page”：”296“，“DOI”：“10.1007\/978-3642-04447-2_35”，“volume-title”：”多语言和多模式信息评估系统Access“，”author“：”\u00c1 Rodrigo”，“年份”：“2009”，“非结构化”：“Rodrigo，\u00c1.，Pe\u00f1as，A.，Verdejo，F.：2008年答案验证练习概述。摘自：Peters，C.等人（编辑）CLEF 2008。LNCS，第5706卷，第296\u2013313页。斯普林格，海德堡（2009）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-642-04447-2_35“}，{”key“：”5_CR36“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Sainz，O.、Gonzalez-Dios，I.、Lopez de Lacalle，O.，Min，B.、Agirre，E.：事件参数提取的文本隐含：多源学习的零和少快照。收录于：计算语言学协会的研究结果：NAACL 2022，美国西雅图，第2439\u20132455页。计算语言学协会（2022）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/2022.findings-naacl.187。https:\/\/aclantology.org\/2022.findings-naacl.187\/“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2022.finings-naacl.187“}，{“key”：“5_CR37”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Sainz，O.，de Lacalle，O.L.，Labaka，G.，Barrena，A.，Agirer，E.：有效零和few-shot关系提取的标签描述和隐含。arXiv-abs \/2109.03659（2021）“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2021.emnlp-main.92“}，{“key”：“5_CR38”，“unstructured”：“Serra，J.，Suris，D.，Miron，M.，Karatzoglou，A.：克服灾难性遗忘，努力关注任务。摘自：国际机器学习会议，第4548\u20134557页。PMLR（2018）“}，{”key“：”5_CR39“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Shi，B.，Weninger，T.：开放世界知识图完成。摘自：《AAAI人工智能会议论文集》，第32卷，第1期（2018）。https:\/\/doi.org\/10.1609\/aaaai.v32i1.11535。https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/view\/11535“，“DOI”：“10.1609\/aaai.v32i1.11535”}，{“key”：“5_CR40”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Shin，T.、Razeghi，Y.、Logan IV，R.L.、Wallace，E.、Singh，S.：自动提示：通过自动生成的提示从语言模型中获取知识。摘自：《2020年自然语言处理实证方法会议论文集》，在线，第4222\u20134235页。计算语言学协会（2020年）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/2020.emnlp-main.346。https:\/\/accelectiony.org/2020.emnlp main.346”，“DOI”：“10.18653\/v1\/2020.emnlp main.346”}，｛“key”：“5_CR41”，“DOI断言者”：“publisher”，“unstructured”：“Shiralkar，P.，Flammini，A.，Menczer，F.，Ciampaglia，G.L.：在知识图中查找流以支持事实核查。in：2017 IEEE国际数据挖掘会议（ICDM）第859\u2013864页（2017年）。https:\/\/doi.org\/10.109\/ICDM.2017.105“，”doi“：”10.1109\/ICDM.2017.105“}，{“key”：“5_CR42”，“unstructured”：“Singhania，S.，Nguyen，T.P.，Razniewski，S.：LM-KBC：基于预训练语言模型的知识库构建。《2022年预训练语言模型对知识库构建的语义网挑战》，与第21届国际语义网会议（ISWC 2022）合办，中国杭州，第3274卷（2022）。https:\/\/ceur-ws.org/Vol-3274\/paper1.pdf“｝，｛“key”：“5_CR43”，“doi asserted by”：“crossref”，“unstructured”：“Speer，R.，Chin，J.，Havasi，C.：Conceptnet 5.5:一个开放的多语言通用知识图谱。In：第三十一届AAAI人工智能大会（2017）”，“doi”：“10.1609\/aai.v31i.11164”｝，｛“key”：“5_CR44”，“unstructured”：“Surdeanu，M.，Ji，H.：TAC2014知识库人口评估中英语填空轨道概述。In:Proceedings of Text Analysis Conference（TAC 2014）（2014）“}，{“key”：“5_CR45”，“series-title”：“计算机科学课堂讲稿”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“first page”：《630》，“doi”：“10.1007\/978-3-030-30793-6_36”，“volume-title”：《语义网\u2013 ISWC 2019》，“author”：“ZH-Syed”，“year”：“2019”，“unstructured”：“Syed，Z.H.，R\u00f6der，M.，Ngomo，A.-C.N.：非监督发现事实验证的佐证路径。摘自：Ghidini，C.等人（编辑）《2019年ISWC》。LNCS，第11778卷，第630\u2013646页。查姆施普林格（2019）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-30793-6_36“}，{“key”：“5_CR46”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Syed，Z.H.，R\u00f6der，M.，Ngonga-Ngomo，A.C.：事实检查：使用文本证据验证RDF三元组。摘自：第27届ACM信息和知识管理国际会议记录，CIKM 2018，第1599\u20131602页。纽约计算机械协会（2018年）。https:\/\/doi.org\/10.1145\/3269206.3269308“，”doi“：”10.1145\/32696.3269303“}，{”key“：”5_CR47“，”unstructured“：”Tenney，I.，et al.：“你从上下文中学到了什么？探索上下文化单词表示中的句子结构。in:国际学习表示会议（2019）。https:\///openreview.net\/forum？id=SJzSgnRcKX“}”，{“key“：”5_CR48“，”unstructured“：”Thorne，J.，Vlachos，A.：自动化事实检查：任务公式、方法和未来方向。摘自：《第27届国际计算语言学会议论文集》，美国新墨西哥州圣菲，第3346\u20133359页。计算语言学协会（2018）。https:\/\/aclantology.org\/C18-1283“}，{“key”：“5_CR49”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Toutanova，K.、Chen，D.、Pantel，P.、Poon，H.、Choudhury，P.和Gamon，M.：表示文本以联合嵌入文本和知识库。摘自：《2015年自然语言处理实证方法会议记录》，葡萄牙里斯本，第1499\u20131509页。计算语言学协会（2015）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/D15-1174。https:\/\/aclantology.org\/D15-1174“，”DOI“：”10.18653\/v1\/D15-117“}，{“问题”：“10”，“密钥”：“5_CR50”，“DOI-asserted-by”：“发布者”，“首页”：“78”，“DOI”：“10.1145\/2629489”，“卷”：“57”，“作者”：“D Vrande\u010di\u0107”，“年份”：“2014”，“非结构化”：“Vrande\u010di\u0107，D.，Kr\u00f6tzsch，M.：维基数据：一个免费的协作知识库。Commun公司。ACM 57（10），78\u201385（2014）“，“新闻标题”：“Commun。ACM“}，{“key”：“5_CR51”，“unstructured”：“Wang，S.，Fang，H.，Khabsa，M.，Mao，H.、Ma，H.：作为Few-Shot Learner的卷入（2021）。arXiv:2104.14690”}，“key“：”5_CR52“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“unsructured“：”West，R.，Gabrilovich，E.，Murphy，K.，Sun，S.、Gupta，R.、Lin，D.：通过基于搜索的问答完成知识库。摘自：《第23届万维网国际会议论文集》，WWW 2014，第515\u2013526页。纽约计算机协会（2014年）。https:\/\/doi.org\/10.1145\/2566486.2568032“，”doi“：”10.1145\/25668.2568022“}，{“key”：“5_CR53”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Williams，A.，Nangia，N.，Bowman，S.：通过推理进行句子理解的广泛挑战语料库。摘自：计算语言学协会北美分会2018年会议记录：人类语言技术，第1卷（长篇论文），路易斯安那州新奥尔良，第1112\u20131122页。计算语言学协会（2018）。https:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/N18-1101。https:\/\/aclantology.org\/N18-1101“，”DOI“：”10.18653\/v1\/N18-101“}，{“key”：“5_CR54”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Wu，L.，Petroni，F.，Josifoski，M.，Riedel，S.，Zettlemoyer，L.：可扩展的零快照实体链接密集实体检索。摘自：《2020年自然语言处理实证方法会议论文集》（EMNLP），第6397\u20136407页（2020）“，“DOI”：“10.18653\/v1\/2020.EMNLP-main.519”}，{“key”：“5_CR55”，“unstructured”：“Yao，L.，Mao，C.，Luo，Y.：KG-BERT:BERT for knowledge graph completion。arXiv预印本arXiv:1909.03193（2019）”}Zha，H.，Chen，Z.，Yan，X.：基于BERT的归纳关系预测。在：第一届MiniCon会议记录（2022）。https:\/\/aaaai-022.virtualchair.net\/poster_aaai7162“}，{“key”：“5_CR57”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Zhou，X.，Zhang，Y.，Cui，L.，Huang，D.：评估预解释语言模型中的常识。in:aaai（2020）”，“doi”：“10.1609\/aaai.v34i05.6523”}]，“container-title”：[“语义Web\u2013 ISWC 2023”，“计算机科学课堂讲稿“]，”original-title“：[]，”link“：[{”URL“：”https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3-031-47240-4_5“，”content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}]，”deposed“：{”date-parts“：[2023,11,1]]，”date-time“：“2023-11-01T04:05:18Z”，“timestamp”：169888 11518000}，“score“：1，”resource“：{主要”：{“URL”：“https:\/\/link.springer.com/10.1007\/978-3-031-47240-4_5”}}，”subtitle“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“：{date-parts”：[[2023]]}，“ISBN”：[“9783031472398”，“97830031472404”]，”references-count“：57，”URL“：”http://\/dx.doi.org\/10007\/978 3-031-47240-4_5“，”关系“：{}，”ISSN“：[”0302-9743“，”1611-3349“]，”ISSN-type“：[{”value“：”0302-9743“，”type“：“print”}，{“value”：“1611-3349”，“type”：”electronic“}]，“subject”：[]，“published”：{“date-parts”：[[2023]]}，“assertion”：[{“value”：“2023年10月27日”，“order”：1，“name”：“first_online”，“label”：“first online”，”group“：{”name“：”ChapterHistory“，“lable”：“Chapter-History”}}，“，”order“：1，”name“：”conference_acrombit“，”label“：”会议缩写“，”group“：｛”name“：”ConferenceInfo“，”label“：”ConferenceInformation“｝｝｝，｛”value“：”International Semantic Web Conference“，”order“：2，”name“：”Conference_name“，”label“：”ConferenceName“，”group“：｛”name“：”ConferenceInfo“，”label“：”ConferenceInformation“｝｝，｛”value“：”Athens“，”order“：3，”name“：”Conference_city“，”label“：”ConferenceCity“，”group“：{”name“：”ConferenceInfo“，”label“：”会议信息“}}，{”value“：”Greece“，”order“：4，”name“:”Conference_country“，”table“：”conferency country“，“group”：{“name”：“ConferenceInformo”，“label”：“conferenceInformation”}}、{“value”：“2023”，“order”：5，“name”:“Conference_year”，“table”：“会议年份”、“group“”：{“name”“ConferenceInfo”，“标签”“：”会议信息“}}，{“value”：“2023年11月6日”，“order”：7，“name”：“Conference_start_date”，“label”：“Conference start date”，“group”：{“name”:“ConferenceInfo”，”label“：“会议信息”}}会议信息“}}，{”value“：”22“，”order“：9，”name“：”Conference_number“，”label“：”ConferenceNumber“，”group“：https:\/\/iswc2023.semanticweb.org\/“，”order“：11，”name“：”conference_url“，”label“：”conference url“，”group“：{”name“:”ConferenceInfo“，”标签“：”会议信息“}}，{”value“：”Double-blind“，”订单“：1，”name”：“type”，“label”：“type”，“group”：{“name”：”ConfEventPeerReviewInformation“，”table“：”同行评审信息（由会议组织者提供）“}}，{”value“：”Easy Chair“，”order“：2，”name“：”conference_management_system“，”label“：”会议管理系统“，”group“：发送供审阅的提交数“，”group“：{”name“：”ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行审阅信息（由会议组织者提供）“}}，{”value“：”58“，”order“：4，”name“:”Number_of_full_papers_accepted“，”标签“：”接受的全文数“同行评议信息（由会议组织者提供）“}}，{”value“：”0“，”order“：5，”name“：”number_of_short_papers_accepted“，”label“：”接受的短文数“，”group“：23%-该值由等式“接受的完整论文数”/“提交供审查的论文数*100”计算，然后四舍五入为整数。“，”order“：6，”name“：”acceptance_rate_of_full_papers“，”label“：”全文接受率“，”group“：ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行评议信息（由会议组织者提供）“}}，{“value”：“1”，“order”：8，“name”：“average_number_of_papers_per_reviewer”，“label”：“每个审阅者的平均论文数”，“group”：}，{“value”：“Yes”，“order”：9，“name”：“external_reviewers_involved”，“label”：“涉及的外部审阅者”，“group”：{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”，“标签”：“同行审阅信息（由会议组织者提供）”}}]}}