論文の概要: OntoKG: Ontology-Oriented Knowledge Graph Construction with Intrinsic-Relational Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02618v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 01:17:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.26606
• Title: OntoKG: Ontology-Oriented Knowledge Graph Construction with Intrinsic-Relational Routing
• Title（参考訳）: OntoKG:本質的関係性ルーティングを用いたオントロジー指向の知識グラフ構築
• Authors: Yitao Li, Zhanlin Liu, Anuranjan Pandey, Muni Srikanth,
• Abstract要約: 本稿では,大規模知識グラフを型付きプロパティグラフに編成するオントロジー指向のアプローチを提案する。 中心となるメカニズムは内在的リレーショナルルーティングであり、すべての特性を内在的またはリレーショナルに分類する。 このルーティングは宣言型スキーマを生成し、ストレージバックエンド間で可搬可能で、独立して再利用可能なものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3642823642133188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Organizing a large-scale knowledge graph into a typed property graph requires structural decisions -- which entities become nodes, which properties become edges, and what schema governs these choices. Existing approaches embed these decisions in pipeline code or extract relations ad hoc, producing schemas that are tightly coupled to their construction process and difficult to reuse for downstream ontology-level tasks. We present an ontology-oriented approach in which the schema is designed from the outset for ontology analysis, entity disambiguation, domain customization, and LLM-guided extraction -- not merely as a byproduct of graph building. The core mechanism is intrinsic-relational routing, which classifies every property as either intrinsic or relational and routes it to the corresponding schema module. This routing produces a declarative schema that is portable across storage backends and independently reusable. We instantiate the approach on the January 2026 Wikidata dump. A rule-based cleaning stage identifies a 34.6M-entity core set from the full dump, followed by iterative intrinsic-relational routing that assigns each property to one of 94 modules organized into 8 categories. With tool-augmented LLM support and human review, the schema reaches 93.3% category coverage and 98.0% module assignment among classified entities. Exporting this schema yields a property graph with 34.0M nodes and 61.2M edges across 38 relationship types. We validate the ontology-oriented claim through five applications that consume the schema independently of the construction pipeline: ontology structure analysis, benchmark annotation auditing, entity disambiguation, domain customization, and LLM-guided extraction.
• Abstract（参考訳）: 大規模な知識グラフを型付きプロパティグラフに編成するには、構造的な決定 -- エンティティがノードになり、プロパティがエッジになり、スキーマがこれらの選択を管理するか - が必要となる。 既存のアプローチでは、これらの決定をパイプラインコードに埋め込むか、あるいは関係をアドホックに抽出する。 本稿では, オントロジー解析, エンティティの曖昧さ, ドメインのカスタマイズ, LLM誘導抽出のアウトセットからスキーマを設計するオントロジー指向の手法を提案する。 コアメカニズムは内在的リレーショナルルーティングであり、すべてのプロパティを内在的またはリレーショナルに分類し、対応するスキーマモジュールにルーティングする。 このルーティングは宣言型スキーマを生成し、ストレージバックエンド間で可搬可能で、独立して再利用可能なものだ。 アプローチを2026年1月のWikidataダンプでインスタンス化します。 ルールベースのクリーニングステージは、フルダンプからセットされた34.6M-entityコアを特定し、続いて、各プロパティを8つのカテゴリに編成された94のモジュールのうちの1つに割り当てる反復的な内在的関連ルーティングを行う。 ツール拡張LDMのサポートと人間によるレビューにより、スキーマは93.3%のカテゴリカバレッジと98.0%のモジュール割り当てに到達した。 このスキーマをエクスポートすると、34.0Mノードと38のリレーショナルタイプにわたる61.2Mエッジを持つプロパティグラフが得られる。 オントロジー構造解析,ベンチマークアノテーション監査,エンティティの曖昧さ,ドメインのカスタマイズ,LLM誘導抽出の5つのアプリケーションを通じて,オントロジー指向のクレームを検証する。

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