論文の概要: Agentic Deep Graph Reasoning Yields Self-Organizing Knowledge Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13025v1
- Date: Tue, 18 Feb 2025 16:44:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:09:17.684392
- Title: Agentic Deep Graph Reasoning Yields Self-Organizing Knowledge Networks
- Title（参考訳）: エージェントディープグラフ推論による自己組織型知識ネットワークの構築
- Authors: Markus J. Buehler,
- Abstract要約: エージェント型で自律的なグラフ拡張フレームワークを提案し、そこで知識を反復的に構造化し、洗練する。
各ステップにおいて、システムは、新しい概念と関係を積極的に生成し、それらをグローバルグラフにマージし、その進化した構造に基づいて後続のプロンプトを定式化する。
分析の結果,高度に連結された「ハブ」の概念の台頭や「ブリッジ」ノードのシフトの影響など,創発的なパターンが明らかとなり,エージェント的,自己強化的なグラフ構築がオープンで一貫性のある知識構造をもたらすことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: We present an agentic, autonomous graph expansion framework that iteratively structures and refines knowledge in situ. Unlike conventional knowledge graph construction methods relying on static extraction or single-pass learning, our approach couples a reasoning-native large language model with a continually updated graph representation. At each step, the system actively generates new concepts and relationships, merges them into a global graph, and formulates subsequent prompts based on its evolving structure. Through this feedback-driven loop, the model organizes information into a scale-free network characterized by hub formation, stable modularity, and bridging nodes that link disparate knowledge clusters. Over hundreds of iterations, new nodes and edges continue to appear without saturating, while centrality measures and shortest path distributions evolve to yield increasingly distributed connectivity. Our analysis reveals emergent patterns, such as the rise of highly connected 'hub' concepts and the shifting influence of 'bridge' nodes, indicating that agentic, self-reinforcing graph construction can yield open-ended, coherent knowledge structures. Applied to materials design problems, we present compositional reasoning experiments by extracting node-specific and synergy-level principles to foster genuinely novel knowledge synthesis, yielding cross-domain ideas that transcend rote summarization and strengthen the framework's potential for open-ended scientific discovery. We discuss other applications in scientific discovery and outline future directions for enhancing scalability and interpretability.
- Abstract（参考訳）: エージェント型で自律的なグラフ拡張フレームワークを提案し,そこでの知識を反復的に構造化し,洗練する。
静的抽出やシングルパス学習に依存した従来の知識グラフ構築手法とは異なり、我々のアプローチは推論ネイティブな大規模言語モデルと連続的に更新されたグラフ表現を結合する。
各ステップにおいて、システムは、新しい概念と関係を積極的に生成し、それらをグローバルグラフにマージし、その進化した構造に基づいて後続のプロンプトを定式化する。
このフィードバック駆動ループを通じて、モデルは、ハブ形成、安定したモジュール性、異なる知識クラスタをリンクするブリッジノードを特徴とする、スケールのないネットワークに情報を整理する。
数百回にわたって、新しいノードとエッジは飽和することなく現れ続け、中央値と最短経路の分布は進化し、分散接続が増加する。
分析の結果,高度に連結された「ハブ」の概念の台頭や「ブリッジ」ノードのシフトの影響など,創発的なパターンが明らかとなり,エージェント的,自己強化的なグラフ構築がオープンで一貫性のある知識構造をもたらすことが示唆された。
材料設計問題に適用し,真に新しい知識合成を育むために,ノード固有およびシナジーレベルの原理を抽出して構成推論実験を行う。
科学的発見における他の応用について論じ、拡張性と解釈可能性を高めるための今後の方向性を概説する。
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