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本文提出了语义贝叶斯世界模型（SBWMs），旨在弥合知识图谱的精确断言与基础模型的概率推理之间的鸿沟，实现共享且不断演化的信念网络，以在不确定性下进行统一推理。

本论文介绍了 AVA，这是一个评估 NLP 嵌入捕捉本体推理能力的框架，发现了显著的局限性，并质疑了强 NLP 性能转化为语义网能力的假设。

Introduces NL2SHACL-Bench, a benchmark suite for translating natural language requirements into SHACL shapes, evaluating four state-of-the-art LLMs and showing they struggle with semantic equivalence for complex patterns.

本文介绍了FDD-ON，一个模块化本体，用于表示VAV HVAC系统组件、故障、症状和影响，以实现可互操作的故障检测与诊断应用。

文章认为，随着AI代理的激增，基于知识图谱的互联网新层面将浮现，复兴蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）的Semantic Web概念，为代理交互和推理提供结构化的高速公路。

本文提出了一种面向部分可观测强化学习中时序知识图谱记忆的神经符号元策略，结合基于RDF的图表示与符号记忆管理启发式方法，实现了可检查且自适应的控制。

本指南介绍了如何为个人网站添加 JSON-LD 结构化数据，以提升 SEO 和获得更丰富的链接预览，涵盖基础知识和常见 Schema 类型的可复制粘贴示例。

BLINKG 是一个基准测试，旨在评估大语言模型（LLM）从异构数据源构建知识图谱时的映射能力。它提供了一个标准化框架，用于评估 LLM 在数据模式与本体概念之间建立对应关系的有效性。

这篇扩展论文重新审视了语义网服务在知识图谱方面的见解，提出了一个四维形式化框架和一个主体化功能配置文件（AAP），以便在智能体规划时实现有原则的知识图谱选择、组合和故障诊断。

arXiv报告了其正在进行的HTML Papers项目，重点介绍了改进的转换保真度、达到75%无错误率的语料库级HTML转换、用于可访问语音的初步MathML 4 Intent注释，以及为降低成本而进行的LaTeXML的Rust移植。

本论文提出了一个模块化框架，用于知识图谱中的可扩展不确定性推理，通过定制的代数、逻辑和几何技术，处理不精确的属性值、概率性三元组存在以及不完整的模式知识。