論文の概要: Automated Tree Knowledge Graph Construction using Ontology Expansion and Retrieval from Vietnamese History Textbooks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00763v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 05:52:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.406461
• Title: Automated Tree Knowledge Graph Construction using Ontology Expansion and Retrieval from Vietnamese History Textbooks
• Title（参考訳）: ベトナムの歴史教科書からのオントロジー拡張と検索を用いた木知識グラフの自動構築
• Abstract要約: 階層的知識グラフ(KG)に基づく検索拡張生成(RAG)は,構造化知識を持つ大規模言語モデルを支援するための強力なアプローチとして登場した。 我々は,KG構築および検索戦略評価のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。 本稿では,ベトナムの高校歴史教科書(約400ページ)から木知識グラフを構築し,750のノードと4,341のセマンティックエッジを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0507359466436823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hierarchical Knowledge graph (KG)-based retrieval augmented generation (RAG) has emerged as a powerful approach for supporting large language models with structured knowledge. However, there are primary challenges: (i) the lack of methods for automatic KG construction using ontology expansion for low-resource languages such as Vietnamese, (ii) the absence of systematic evaluation for knowledge retrieval strategies leveraging the hierarchical structures. In this paper, we propose an end-to-end pipeline for KG construction and retrieval strategies evaluation. In the KG construction, we employ a three-phase hybrid relation extraction pipeline: intra-batch deduplication via Union-Find, approximate cross-batch search, and LLM extraction with a centroid filter that reduces prompts combined with a five-step dual-LLM validator to prevent bloated ontology. A two-tier architecture consists of unmergeable structural nodes to preserve the document structure and mergeable content nodes. The retrieval evaluation consists of three graph traversal strategies: Top-Down, Horizontal, and Bottom-Up, which are evaluated on a synthetically generated benchmark of 1,210 Vietnamese queries from 109 subgraphs, categorized by five query directions. In this paper, we construct the tree knowledge graph from Vietnamese high school History textbooks (nearly 400 pages) to produce 750 nodes and 4,341 semantic edges with controlled ontology growth from 40 to 41 types. Among experimental graph traversal strategies, the Top-Down strategy with structure surpasses the vector baseline by 4.7 percentage points in NDCG@10. As a result, tree-structural information provides valuable information beyond flat cosine similarity but degrades performance when the query does not require structural context.
• Abstract（参考訳）: 階層的知識グラフ(KG)に基づく検索強化(RAG)は,構造化知識を持つ大規模言語モデルを支援するための強力なアプローチとして登場した。 しかし、主な課題がある。 (i)ベトナム語などの低リソース言語に対するオントロジー拡張を用いたKG自動構築手法の欠如 二 階層構造を利用した知識検索戦略の体系的評価がないこと。 本稿では,KG構築および検索戦略評価のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。 KG 構築では,Union-Find によるバッチ内重複除去,近似バッチ探索,LLM 抽出という3段階のハイブリッド関係抽出パイプラインを用いて,5段階の二重LLM 検証器と組み合わせたプロンプトを低減し,肥大したオントロジーを防止する。 2層アーキテクチャは、文書構造とマージ可能なコンテンツノードを保持するために、マージできない構造ノードで構成されている。 検索評価はTop-Down,Horizontal,Bottom-Upの3つのグラフトラバース戦略から成っている。 本稿では,ベトナムの高校歴史教科書(約400ページ)から木知識グラフを構築し,40～41種類のオントロジーを制御した750のノードと4,341のセマンティックエッジを生成する。 実験的なグラフトラバース戦略の中で、構造を持つトップダウン戦略は、NDCG@10においてベクトルベースラインを4.7%越えている。 結果として、ツリー構造情報は、フラットなコサイン類似性を超えた貴重な情報を提供するが、クエリが構造的コンテキストを必要としない場合、性能は低下する。

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