論文の概要: GPTKB 2.0: Browsing, Querying, and Auditing a Disambiguated LLM-Derived Knowledge Base

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06992v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 09:10:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.439675
• Title: GPTKB 2.0: Browsing, Querying, and Auditing a Disambiguated LLM-Derived Knowledge Base
• Title（参考訳）: GPTKB 2.0: Auditinging a Browsing, Querying and Auditing a Disambiguated LLM-Derived Knowledge Base
• Authors: Yujia Hu, Tuan-Phong Nguyen, Simon Razniewski,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)から得られた大規模曖昧な知識ベース(KB)を探索するWebデモを紹介する。 GPTKB 2.0は、1.6Mの標準エンティティに38.4Mのトリプルと207.6Kの統合関係と66Kの統合クラスを含んでいる。 インターフェースはさらに、構造化されたSPARQLクエリ、SPARQLに翻訳された自然言語質問、ユーザが提供するテキストから標準GPTKB 2.0エントリへのエンティティリンクをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.119171720690238
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a web demo for exploring a large-scale disambiguated knowledge base (KB) materialized from a large language model (LLM). GPTKB 2.0 contains 38.4M triples over 1.6M canonical entities, together with 207.6K consolidated relations and 66K consolidated classes. Unlike prior LLM-derived knowledge bases that largely identify entities by surface strings, GPTKB 2.0 performs context-guided disambiguation during recursive KB construction, separating homonyms and merging synonymous mentions as facts are elicited. The demo makes this process inspectable: users can browse entities, follow links across the KB, and audit the provenance of individual facts, including surface forms, candidate matches, source triples, and disambiguation decisions. The interface further supports structured SPARQL queries, natural-language questions translated to SPARQL, and entity linking from user-provided text to canonical GPTKB 2.0 entries. GPTKB 2.0 is available at https://gptkb.org/, with the full KB downloadable for offline use.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) から得られた大規模曖昧な知識ベース (KB) を探索するためのウェブデモを紹介する。 GPTKB 2.0は、1.6Mの標準エンティティに38.4Mのトリプルと207.6Kの統合関係と66Kの統合クラスを含んでいる。 GPTKB 2.0は、表面弦によってエンティティをほとんど特定する以前のLCM由来の知識ベースとは異なり、再帰的KB構築中に文脈誘導的曖昧化を行い、同義語を分離し、事実が引き起こされるときに同義語をマージする。 ユーザはエンティティを閲覧し、KBのリンクをフォローし、サーフェスフォーム、候補マッチ、ソーストリプル、曖昧さの決定を含む個々の事実の証明を監査できる。 インターフェースはさらに、構造化されたSPARQLクエリ、SPARQLに翻訳された自然言語質問、ユーザが提供するテキストから標準GPTKB 2.0エントリへのエンティティリンクをサポートする。 GPTKB 2.0はhttps://gptkb.org/で入手できる。

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