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    value: "hasAssertion"
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rows {
  name {
    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "provenance"
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    value: "hasPublicationInfo"
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    value: "pubinfo"
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    value: "type"
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    value: "title"
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Enhancing Large Language Models with Reward-guided Tree Search for Knowledge Graph Question and Answering"
    }
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    }
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    value: "http://purl.org/spar/cito/"
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    value: "reasoningPathStack"
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    }
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  name {
    value: "rewardGuidedTreeSearchOnGraph"
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    o_iri {
    }
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    value: "selfCriticMonteCarloTreeSearch"
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    }
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    value: "discusses"
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    value: "deCAF"
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    }
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    value: "erMPlusNSM"
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    o_iri {
    }
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    value: "fCKBQA"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "flexKBQA"
  }
}
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    o_iri {
    }
  }
}
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  name {
    value: "gain"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "gnnRAG"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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    value: "graftNet"
  }
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    o_iri {
    }
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    value: "interactiveKBQA"
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    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "kbBinder"
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    o_iri {
    }
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    value: "nSM"
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    o_iri {
    }
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    value: "poG"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "pullNet"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "reaRev"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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    value: "rnGKBQA"
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "roG"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "sRPlusNSM"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "structGPT"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "tiara"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "toG"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "toG20"
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    o_iri {
    }
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    value: "uniKGQA"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "Entity"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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    }
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  prefix {
    id: 5
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  }
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    value: "Workflow"
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    s_iri {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "label"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "DeCAF"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "ERM+NSM"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "FC-KBQA"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 22
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "FlexKBQA"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 23
    }
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    }
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      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "GAIN"
    }
  }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 5
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "GNN-RAG"
    }
  }
}
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    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "GraftNet"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 26
    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Interactive KBQA"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 27
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "KB-BINDER"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 28
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "NSM"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 29
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "PoG"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 30
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "PullNet"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 31
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "ReaRev"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/categories#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "KGEnhancedLLMInference"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 15
    }
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 43
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "comment"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 45
    }
    o_literal {
      lex: "The Reasoning Path Stack is a specific mechanism within RTSoG\'s Answer Generation stage. It processes the KG-derived weighted reasoning paths in a structured manner, allowing the LLM to effectively utilize this external knowledge during inference to generate more accurate answers."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 42
    }
    o_literal {
      lex: "Reasoning Path Stack"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasTopCategory"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/top-categories#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "KGEnhancedLLM"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 46
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 43
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 45
    }
    o_literal {
      lex: "RTSoG is a training-free framework that enhances LLM performance in KGQA. It uses KGs to retrieve weighted reasoning paths, which are then used by the LLM for answer generation during inference. This directly falls under KGEnhancedLLMInference as KGs are used to provide contextual knowledge to LLMs at inference time."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 42
    }
    o_literal {
      lex: "Reward-guided Tree Search on Graph (RTSoG)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 46
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 32
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "RnG-KBQA"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "RoG"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 34
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "SR+NSM"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 17
    }
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 43
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 45
    }
    o_literal {
      lex: "SC-MCTS is a core component of RTSoG designed to iteratively retrieve weighted reasoning paths from KGs. This method, guided by a reward model (LLM), directly enables the LLM to access and leverage knowledge from KGs during the inference stage for improved KGQA performance."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 42
    }
    o_literal {
      lex: "Self-Critic Monte Carlo Tree Search (SC-MCTS)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 46
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 35
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "StructGPT"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 36
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "TIARA"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 37
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "ToG"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 38
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "ToG2.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 39
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "UniKGQA"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "wasAttributedTo"
  }
}
rows {
  name {
    value: "agent"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 4
    }
    p_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 48
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 50
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 12
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "created"
  }
}
rows {
  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 51
    }
    o_literal {
      lex: "2026-02-26T15:43:29.506Z"
      datatype: 1
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 9
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "creator"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 52
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasNanopubType"
  }
}
rows {
  name {
    value: "PaperAssessmentResult"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 53
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 42
    }
    o_literal {
      lex: "LLM-KG assessment for paper 10.48550/arXiv.2505.12476"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "sig"
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasAlgorithm"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 55
    }
    p_iri {
      prefix_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasPublicKey"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAwNz2QK3SEifno78S7+48zUB0xpTex3mAzW73ZimHqNcdEMU5/apslrGrTHGFAt/Chocgo++r6JQp5ygY7NyJHGWdaIqnt85pjX4PbNfLAvapyUO00qZP34fY61w4eZ9UMtleWEsmZKRtQPyJ8ODl46i/rfPuZlcJGpM9Nmy5mpGWuepqIEvF4a/t7pLVeCEDFSYXT+yaiygt6ynIK5f7TtEDhZpeUf/Q74WhMPJXm4yTU/hqOX4IW+50kWHNArGGZwUaXwzyG6M3Zd6UMModryGkLqS4H/MSE3ZA1Ylnms7BfWLEXhMWlaKi6HRV4nGRDLhxVSi9LSRi3LWKLhNIIQIDAQAB"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasSignature"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "fl34EkbHm3HnLo5L4k0J9J15jZ9lyb84w32PAwRP+TNeXIHmCYfBpCmPZ+lYQla6ys0Dq07vMPJa4kk1UZQnYc5Hc+wOnhDF4tWN5he7YDARtxkoDD4CQNCs/tm0ZoFC8bVyI6KCeO8iLJflOo30pbrLBB00QnDaUimvt7Y78JOP1S1C2/ioAljr/riBwNKgUC+5mzV5H77wJ6tJOnffZmK+7VKqax85YLHec2yTg+elCsO+SjdDrWflrK5f+InKxlvIDwZ9GgFvn64nWoLGmujoFBCC8qUI0qzjw7SbORiJvGT4wy+d2s6FPXgNSwhWWpqSCoGat34UW6wKYnNszw=="
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasSignatureTarget"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 1
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "signedBy"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 60
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
}