عادة ما تستخدم قواعد المعرفة العلوية (KBS) لتمثيل المعرفة العالمية في الآلات. ومع ذلك، في حين أن مفيدة لدرجة عالية من الدقة والتفسيرية، عادة ما يتم تنظيم KBS وفقا للخطط المعرفة يدويا، والتي تحد من تعبيرها وتتطلب جهود إنسانية كبيرة للمهندس والصيانة. في هذا الاستعراض، نأخذ منظور معالجة لغات طبيعية لهذه القيود، وفحص كيفية معالجةها جزئيا من خلال تدريب نماذج اللغة السياقية العميقة (LMS) لاستيعابها والتعبير عن المعرفة العلاجية بأشكال أكثر مرونة. نقترح تنظيم استراتيجيات تمثيل المعرفة في LMS بواسطة مستوى إشراف KB المقدمة، من أي إشراف KB على الإشراف على مستوى الكيان والعلاقات. مساهماتنا هي ثلاثة أضعاف: (1) نحن نقدم تصنيفا رفيع المستوى، توسع لتمثيل المعرفة في LMS؛ (2) ضمن تصنيفنا، نسلط الضوء على النماذج البارزة ومهام التقييم والنتائج، من أجل تقديم استعراض محدث لقدرات تمثيل المعرفة الحالية في LMS؛ و (3) نقترح اتجاهات البحث في المستقبل التي تبني على الجوانب التكميلية ل LMS و KBS كتمثيل المعرفة.