論文の概要: STEM: Structure-Tracing Evidence Mining for Knowledge Graphs-Driven Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22282v1
• Date: Fri, 24 Apr 2026 06:56:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.371317
• Title: STEM: Structure-Tracing Evidence Mining for Knowledge Graphs-Driven Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: STEM:知識グラフ駆動検索生成のための構造トレースエビデンスマイニング
• Abstract要約: Structure-Tracing Evidence Mining (STEM)は、スキーマ誘導グラフ検索タスクとしてマルチホップ推論を再構成する新しいフレームワークである。 グラフ構築過程において,グローバルな構造情報をより効率的に統合するために,トリプル依存型GNNを設計する。 STEMはマルチホップ推論グラフ検索の精度とエビデンス完全性の両方を著しく改善し、マルチホップベンチマークにおけるステート・オブ・ザ・アート性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.213081669689185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Graph-based Question Answering (KGQA) plays a pivotal role in complex reasoning tasks but remains constrained by two persistent challenges: the structural heterogeneity of Knowledge Graphs(KGs) often leads to semantic mismatch during retrieval, while existing reasoning path retrieval methods lack a global structural perspective. To address these issues, we propose Structure-Tracing Evidence Mining (STEM), a novel framework that reframes multi-hop reasoning as a schema-guided graph search task. First, we design a Semantic-to-Structural Projection pipeline that leverages KG structural priors to decompose queries into atomic relational assertions and construct an adaptive query schema graph. Subsequently, we execute globally-aware node anchoring and subgraph retrieval to obtain the final evidence reasoning graph from KG. To more effectively integrate global structural information during the graph construction process, we design a Triple-Dependent GNN (Triple-GNN) to generate a Global Guidance Subgraph (Guidance Graph) that guides the construction. STEM significantly improves both the accuracy and evidence completeness of multi-hop reasoning graph retrieval, and achieves State-of-the-Art performance on multiple multi-hop benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフに基づく質問回答(KGQA)は、複雑な推論タスクにおいて重要な役割を果たすが、2つの永続的な課題によって制約されている: 知識グラフの構造的不均一性(KGs)は、しばしば検索中に意味的ミスマッチを引き起こす。 これらの問題に対処するために、スキーマ誘導グラフ検索タスクとしてマルチホップ推論を再構成する新しいフレームワークであるStructure-Tracing Evidence Mining (STEM)を提案する。 まず,KG構造を前提としたSemantic-to-Structural Projectionパイプラインを設計し,クエリをアトミックなリレーショナルアサーションに分解し,適応的なクエリスキーマグラフを構築する。 その後、KGから最終証拠推論グラフを得るために、グローバルなノードアンカーとサブグラフ検索を実行する。 グラフ構築過程において,グローバルな構造情報をより効率的に統合するために,GNN(Triple-Dependent GNN)を設計し,構築をガイドするグローバルガイダンスサブグラフ(Guidance Graph)を生成する。 STEMはマルチホップ推論グラフ検索の精度とエビデンス完全性の両方を著しく改善し、マルチホップベンチマークにおけるステート・オブ・ザ・アート性能を達成する。

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