論文の概要: AutoSchemaKG: Autonomous Knowledge Graph Construction through Dynamic Schema Induction from Web-Scale Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23628v3
• Date: Fri, 01 Aug 2025 06:39:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 12:04:25.377126
• Title: AutoSchemaKG: Autonomous Knowledge Graph Construction through Dynamic Schema Induction from Web-Scale Corpora
• Title（参考訳）: AutoSchemaKG: Webスケールコーパスからの動的スキーマ誘導による自律的知識グラフ構築
• Authors: Jiaxin Bai, Wei Fan, Qi Hu, Qing Zong, Chunyang Li, Hong Ting Tsang, Hongyu Luo, Yauwai Yim, Haoyu Huang, Xiao Zhou, Feng Qin, Tianshi Zheng, Xi Peng, Xin Yao, Huiwen Yang, Leijie Wu, Yi Ji, Gong Zhang, Renhai Chen, Yangqiu Song,
• Abstract要約: 完全自律的な知識グラフ構築のためのフレームワークであるAutoKGを提案する。 大規模言語モデルを利用して知識トリプルを同時に抽出し,テキストから直接包括的なスキーマを誘導する。 我々は,9億以上のノードと590億のエッジを持つ知識グラフ群であるATLAS(Automated Triple Linking And induction)を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.77079220622184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present AutoSchemaKG, a framework for fully autonomous knowledge graph construction that eliminates the need for predefined schemas. Our system leverages large language models to simultaneously extract knowledge triples and induce comprehensive schemas directly from text, modeling both entities and events while employing conceptualization to organize instances into semantic categories. Processing over 50 million documents, we construct ATLAS (Automated Triple Linking And Schema induction), a family of knowledge graphs with 900+ million nodes and 5.9 billion edges. This approach outperforms state-of-the-art baselines on multi-hop QA tasks and enhances LLM factuality. Notably, our schema induction achieves 92\% semantic alignment with human-crafted schemas with zero manual intervention, demonstrating that billion-scale knowledge graphs with dynamically induced schemas can effectively complement parametric knowledge in large language models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前定義されたスキーマを必要としない,完全自律的な知識グラフ構築のためのフレームワークであるAutoSchemaKGを提案する。 我々のシステムは,大規模言語モデルを活用して知識三重項を同時に抽出し,テキストから直接包括的スキーマを導き,エンティティとイベントの両方をモデル化し,概念化を活用してインスタンスをセマンティックなカテゴリに整理する。 5000万以上のドキュメントを処理し、9億以上のノードと590億のエッジを持つ知識グラフのファミリーであるATLAS(Automated Triple Linking And Schema induction)を構築します。 このアプローチは、マルチホップQAタスクにおける最先端のベースラインよりも優れ、LLMの事実性を高める。 特に、我々のスキーマ誘導は、手作業による介入がゼロの人造スキーマと92 %のセマンティックアライメントを実現し、動的に誘導されたスキーマを持つ数十億の知識グラフが、大規模言語モデルにおけるパラメトリック知識を効果的に補完できることを実証した。

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