論文の概要: OpenGloss: A Synthetic Encyclopedic Dictionary and Semantic Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18622v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 21:33:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.93521
• Title: OpenGloss: A Synthetic Encyclopedic Dictionary and Semantic Knowledge Graph
• Title（参考訳）: OpenGloss: 合成百科事典と意味知識グラフ
• Authors: Michael J. Bommarito,
• Abstract要約: OpenGlossは、英語の合成百科事典辞書と意味知識グラフである。 語彙的定義、百科事典的文脈、語源的歴史、統一リソースにおける意味的関係を統合する。 全資源は1週間以内に1,000ドル以下で生産された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present OpenGloss, a synthetic encyclopedic dictionary and semantic knowledge graph for English that integrates lexicographic definitions, encyclopedic context, etymological histories, and semantic relationships in a unified resource. OpenGloss contains 537K senses across 150K lexemes, on par with WordNet 3.1 and Open English WordNet, while providing more than four times as many sense definitions. These lexemes include 9.1M semantic edges, 1M usage examples, 3M collocations, and 60M words of encyclopedic content. Generated through a multi-agent procedural generation pipeline with schema-validated LLM outputs and automated quality assurance, the entire resource was produced in under one week for under $1,000. This demonstrates that structured generation can create comprehensive lexical resources at cost and time scales impractical for manual curation, enabling rapid iteration as foundation models improve. The resource addresses gaps in pedagogical applications by providing integrated content -- definitions, examples, collocations, encyclopedias, etymology -- that supports both vocabulary learning and natural language processing tasks. As a synthetically generated resource, OpenGloss reflects both the capabilities and limitations of current foundation models. The dataset is publicly available on Hugging Face under CC-BY 4.0, enabling researchers and educators to build upon and adapt this resource.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,語彙的定義,百科事典的文脈,語源的歴史,および統一リソースにおける意味関係を統合した,英語の合成百科事典辞書および意味知識グラフであるOpenGlossを紹介する。 OpenGlossは、WordNet 3.1やOpen English WordNetと同等の150Kレキセムに537Kのセンスを持ち、多くのセンス定義の4倍以上の機能を提供する。 これらのレキシムには、9.1Mセマンティックエッジ、100Mの使用例、3Mコロケーション、60Mワードの百科事典コンテンツが含まれる。 スキーマ検証されたLCM出力と自動品質保証を備えたマルチエージェントプロシージャ生成パイプラインを通じて生成され、全リソースが1週間以内に1,000ドル以下で製造された。 このことは、構造化された生成がコストと時間スケールで包括的な語彙資源を創出し、手作業によるキュレーションが不可能であることを示し、基礎モデルの改善とともに迅速な反復を可能にする。 このリソースは、語彙学習と自然言語処理の両方をサポートする統合コンテンツ(定義、例、コロケーション、百科事典、語源学)を提供することによって、教育的応用におけるギャップに対処する。 合成生成されたリソースとして、OpenGlossは現在の基盤モデルの能力と限界を反映している。 このデータセットは、CC-BY 4.0の下でHugging Faceで公開されている。

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