論文の概要: Schema-Aware Planning and Hybrid Knowledge Toolset for Reliable Knowledge Graph Triple Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04190v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 17:10:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.969113
• Title: Schema-Aware Planning and Hybrid Knowledge Toolset for Reliable Knowledge Graph Triple Verification
• Title（参考訳）: 信頼度の高い知識グラフトリプル検証のためのスキーマ対応計画とハイブリッド知識ツールセット
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)はAIシステムの重要な基盤として機能するが、自動化された構築は必然的にノイズを導入し、データの信頼性を損なう。 グラフ埋め込みや言語モデルに基づく既存の三重検証手法は、内部構造的制約や外部意味的証拠に依存することにより、単一ソースバイアスに悩まされることが多い。 本研究では,戦略的計画,積極的調査,明確推論のプロセスとして三重検証を再構築する,訓練不要の自律エージェントであるSHARPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.263531484583805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Graphs (KGs) serve as a critical foundation for AI systems, yet their automated construction inevitably introduces noise, compromising data trustworthiness. Existing triple verification methods, based on graph embeddings or language models, often suffer from single-source bias by relying on either internal structural constraints or external semantic evidence, and usually follow a static inference paradigm. As a result, they struggle with complex or long-tail facts and provide limited interpretability. To address these limitations, we propose SHARP (Schema-Hybrid Agent for Reliable Prediction), a training-free autonomous agent that reformulates triple verification as a dynamic process of strategic planning, active investigation, and evidential reasoning. Specifically, SHARP combines a Memory-Augmented Mechanism with Schema-Aware Strategic Planning to improve reasoning stability, and employs an enhanced ReAct loop with a Hybrid Knowledge Toolset to dynamically integrate internal KG structure and external textual evidence for cross-verification. Experiments on FB15K-237 and Wikidata5M-Ind show that SHARP significantly outperforms existing state-of-the-art baselines, achieving accuracy gains of 4.2% and 12.9%, respectively. Moreover, SHARP provides transparent, fact-based evidence chains for each judgment, demonstrating strong interpretability and robustness for complex verification tasks.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)はAIシステムの重要な基盤として機能するが、自動化された構築は必然的にノイズを導入し、データの信頼性を損なう。 既存の3重検証手法はグラフ埋め込みや言語モデルに基づいており、内部構造的制約や外部意味的エビデンスに頼って単一ソースバイアスに悩まされ、通常は静的推論パラダイムに従う。 その結果、複雑な事実や長い事実に悩まされ、解釈可能性に限界が生じる。 これらの制約に対処するために,戦略的計画,積極的な調査,明確推論のダイナミックなプロセスとして,三重検証を再構築する訓練不要な自律エージェントであるSHARP(Schema-Hybrid Agent for Reliable Prediction)を提案する。 具体的には、SHARPはメモリ拡張メカニズムとスキーマ認識戦略計画を組み合わせて推論安定性を改善し、強化されたReActループとHybrid Knowledge Toolsetを使用して内部KG構造を動的に統合し、相互検証のための外部テキスト証拠を動的に統合する。 FB15K-237とWikidata5M-Indの実験では、SHARPは既存の最先端のベースラインを著しく上回り、それぞれ4.2%と12.9%の精度向上を達成した。 さらに、SHARPは、それぞれの判断に対して透過的で事実に基づくエビデンスチェーンを提供し、複雑な検証タスクに対して強い解釈性と堅牢性を示す。

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