تصف هذه الورقة N-XKT (الترميز العصبي بناء على نقل المعرفة التوضيحية)، وهي طريقة جديدة للتحويل التلقائي للمعرفة التوضيحية من خلال آليات الترميز العصبي.نوضح أن N-XKT قادر على تحسين الدقة والتعميم بشأن الإجابة على سؤال العلوم (QA).على وجه التحديد، من خلال الاستفادة من الحقائق من معرض المعرفة التوضيحية الخلفية، يظهر نموذج N-XKT تحسنا واضحا على QA صفر النار.علاوة على ذلك، نظهر أن N-XKT يمكن ضبطها بشكل جيد على مجموعة بيانات QA المستهدفة، مما يتيح التقارب الأسرع والنتائج الأكثر دقة.يتم إجراء تحليل منهجي لتحليل أداء نموذج N-XKT وتأثير فئات مختلفة من المعرفة حول مهمة تعميم الشوط الصفرية.