توفر التفاعلات بين الكيانات في الرسم البياني للمعرفة (KG) معرفة غنية لتعلم تمثيل اللغة. ومع ذلك، تركز نماذج اللغة المحددة على المعرفة المعزوفة المعرفة الحالية (PLMS) فقط على معلومات الكيان وتجاهل العلاقات الجميلة بين الكيانات. في هذا العمل، نقترح دمج
كجم (بما في ذلك كلا من الكيانات والعلاقات) في عملية التعلم اللغوي للحصول على نموذج اللغة المحسنة KG، وهي KLMO. على وجه التحديد، تم تصميم مجمع المعرفة الرواية للنموذج صراحة التفاعل بين الكيان يمتد في النص وجميع الكيانات والعلاقات في كجم سياقي. يتم استخدام هدف تنبؤ العلاقة لدمج معلومات العلاقة من خلال الإشراف البعيد. يتم استخدام هدف ربط الكيان بشكل أكبر لربط كيان يمتد في نص إلى كيانات في كجم. وبهذه الطريقة، يمكن دمج المعرفة المهيكلة بشكل فعال في تمثيلات اللغة. توضح النتائج التجريبية أن KLMO يحقق تحسينات كبيرة على العديد من المهام التي يحركها المعرفة، مثل تصنيف الكيانات وتصنيف العلاقة، مقارنة مع PLMs المعرفة المعززة للحكومة.
