12、提升常识推理能力：从链接文档到知识注入

提升常识推理能力：从链接文档到知识注入

在数据处理和人工智能领域，链接的文档创建、操作与评估以及常识推理能力的提升是两个重要的研究方向。下面将分别介绍相关的技术和方法。

链接的文档创建、操作与评估

在数据处理中，VoID 词汇表能覆盖相互关联数据集的结构和模式等元数据相关领域。但在重现、理解和评估可可靠重用的三元组数据集时，现有的本体存在一些挑战，因为其概念和语义无法满足这些需求。

为解决这些问题，提出了 VoID + ，它是 VoID 的扩展，能让创建者、提供者和用户为链接文档提供足够信息，以支持基于上下文的数据集成重用。
- 操作步骤 ：
1. 测试 VoID + ：
- 展示能回答能力问题的通用查询。
- 介绍 Lenticular Lens 工具，该工具用于链接发现，如在 Golden Agents 和 Clariah 等项目中使用，且实现了所提出的表示。
- 通过 Golden Agents 项目讨论人文领域的重要用例，展示扩展现有词汇表对链接相关主要概念的重要性，并说明如何使用 SPARQL 提取来源。
2. 未来工作方向 ：
- 用 prov - o 和 sparql - construct 等词汇丰富 VoID + 。
- 研究如何与 silk 等类似方法合作，改进 Lenticular Lens 工具。
- 研究计算分数的性质，以及如何正确组合和操作它们。

提升模型常识推理能力

在人工智能领域，让计算机理解物理世界是重