論文の概要: OntoKG-EQ: A provenance-grounded, competency-question-governed knowledge graph for auditable analyst querying
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08869v1
- Date: Tue, 08 Sep 2026 15:11:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.683454
- Title: OntoKG-EQ: A provenance-grounded, competency-question-governed knowledge graph for auditable analyst querying
- Title（参考訳）: OntoKG-EQ:監査可能な分析クエリのための証明的,能力的な知識グラフ
- Abstract要約: 新興株式市場のアナリストは同じ質問に答えている。
これらの答えは、再現、監査、信頼が難しいアドホックなスプレッドシートから得られます。
OntoKG-EQは、このようなクエリを再現可能で、エビデンスにリンクされ、時間的に明示され、有効で、検査可能な知識ベースのシステムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Analysts in emerging equity markets keep answering the same questions. Did fundamentals match the market's response? How does the local currency co-move with returns? Which firms outperform sector and benchmark, and which disclosures coincide with abnormal trading? These answers come from ad-hoc spreadsheets that are hard to reproduce, audit, or trust. We present OntoKG-EQ, a knowledge-based system that makes such queries reproducible, evidence-linked, temporally explicit, valid, and inspectable. It couples a bounded, competency-question-governed core ontology with a provenance-aware knowledge graph in which every class, property, shape, and metric is justified by one of five frozen questions. The system materialises market data into the graph, computes the metrics, validates its structure against declarative shape constraints, answers each competency question with a graph query, derives typed findings, and generates an explanation tracing each result to its observations, evidence, sources, and provenance. We evaluate on curated datasets from three emerging markets (Pakistan, Malaysia, Indonesia). Once each market's data is mapped into the common schema, the ontology, shapes, queries, and rules are reused unchanged. A relational-database baseline shows the graph changes no analytics. Its value is governance, provenance, and self-explaining structure. Because answers are rendered deterministically from the validated graph, their consistency with it is guaranteed by construction. Used as a reference, the system measures how consistently eight open language models transcribe the same evidence (provenance coverage 0.00 to 1.00). A study with a 17-participant convenience panel finds the evidence bundle significantly increased perceived trust and completeness. Code and data are openly released.
- Abstract（参考訳）: 新興株式市場のアナリストは同じ質問に答えている。
基本は市場の反応と一致したのか?
地方通貨はリターンとどのように共存するのか。
どの企業がセクターとベンチマークを上回り、どの開示が異常取引と一致しているか?
これらの答えは、再現、監査、信頼が難しいアドホックなスプレッドシートから得られます。
OntoKG-EQは、このようなクエリを再現可能で、エビデンスにリンクされ、時間的に明示され、有効で、検査可能な知識ベースのシステムである。
これは、有界で有能な探求に支配されたコアオントロジーと、すべてのクラス、特性、形状、およびメートル法が、凍結した5つの質問のうちの1つによって正当化される証明可能な知識グラフを結合する。
このシステムは、市場データをグラフに実体化し、メトリクスを計算し、宣言的な形状制約に対してその構造を検証し、グラフクエリで各能力質問に回答し、型付けされた結果を導出し、それぞれの結果を観察、証拠、情報源、証明に追跡する説明を生成する。
我々は3つの新興市場(パキスタン、マレーシア、インドネシア)のキュレートされたデータセットを評価した。
各市場のデータが共通のスキーマにマップされると、オントロジー、形状、クエリ、ルールは変更なく再利用される。
リレーショナルデータベースベースラインは、グラフの変更を分析せずに示す。
その価値はガバナンス、前例、自己説明的な構造です。
答えは検証されたグラフから決定的に描画されるので、それらとの整合性は構築によって保証される。
参照として使用されるシステムは、8つのオープン言語モデルが同じ証拠(証明カバレッジ0.00から1.00)をいかに一貫して書き起こすかを測定する。
17人の参加者によるコンビニエンスパネルによる研究によると、証拠束は信頼と完全性を著しく高めている。
コードとデータは公開されています。
関連論文リスト
- Building Trustworthy Graph-Agentic RAG for Social Good: Architectures, Failure Propagation, and Assurance by Construction [0.0]
グラフ関連検索拡張生成では、構造化されたエビデンスと適応的なコントローラを組み合わせることで、検索の計画、トラバース関係、中間クレームの検証、サブタスクの委譲、ツールの使用が可能になる。
そこで我々は,新鮮さ,承認,トレーサビリティ,監視,関連事項を回答の質とともに考慮し,社会的良質な設定のために,そのようなシステムをいかに設計し,評価するかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-06T05:04:06Z) - EvidenceLens: A Claim-Evidence Matrix for Auditing Financial Question Answering [6.652483528217501]
EvidenceLensは、財務的質問応答をクレーム・エビデンスアライメント問題として扱うビジュアル分析のプロトタイプである。
システムは、答えを原子的クレームに分解し、サポート構成と信頼、サポートギャップ、クレームレベルのインスペクションをコーディネートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-19T06:55:44Z) - VeriGraph: Towards Verifiable Data-Analytic Agents [71.17693022916896]
LLMをベースとしたエージェントは、データ集約分析タスクにおいて強力な能力を示してきたが、その出力は滅多に検証されていない。
We propose VeriGraph, a traceable neuro-symbolic reasoning framework that agent can construct an explicit heterogeneous evidence directed acyclic graph。
以上の結果から,明示的なエビデンスグラフ構築がデータ分析エージェントの検証に期待できる道のりであることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-15T11:50:56Z) - DRAGON: A Benchmark for Evidence-Grounded Visual Reasoning over Diagrams [54.39165467997251]
ダイアグラムにおけるエビデンスグラウンドの視覚的推論を評価するためのベンチマークであるDRAGONを紹介する。
ダイアグラム、質問、そして正しい答えが与えられた場合、モデルは答えを正当化するために必要な視覚的要素に対応する境界ボックスを予測する必要がある。
DRAGONデータセットには、6つの図QAデータセットから収集された11,664の注釈付き質問インスタンスが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-28T05:24:05Z) - Reasoning Graphs: Self-Improving, Deterministic RAG through Evidence-Centric Feedback [0.0]
言語モデルエージェントは、クエリ毎にスクラッチから推論し、各実行後に思考の連鎖を破棄する。
このグラフ構造は,エビデンス・チェーンを,評価項目に関連付けられた構造化されたエッジとみなす。
逐次クラスタプロトコル,高再利用デプロイメントシミュレーション,決定論的実験を用いて,MuSiQueとHotpotQAの評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-08T20:57:21Z) - Applying Relation Extraction and Graph Matching to Answering Multiple Choice Questions [0.5156484100374058]
知識グラフ(きゅうグラフ、英: knowledge graph)は、実体と関係からなる事実知識の構造化された表現である。
近年,変換器を用いた関係抽出法(RE)が開発され,KGを動的に生成できるようになった。
本稿では,マルチチョイス質問(MCQ)を「補充する」形式で答える手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-18T05:03:27Z) - Hound: Relation-First Knowledge Graphs for Complex-System Reasoning in Security Audits [0.0]
Houndは、複雑なコンポーネント間のシステムレベルの推論を改善するリレーショナルファーストグラフエンジンである。
2つめのコントリビューションは、永続的な信念システムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-29T02:46:02Z) - AGENTICT$^2$S:Robust Text-to-SPARQL via Agentic Collaborative Reasoning over Heterogeneous Knowledge Graphs for the Circular Economy [42.73610751710192]
AgenticT$2$Sは、知識グラフを専門エージェントが管理するサブタスクに分解するフレームワークである。
2段階検証器は、構造的に無効で意味的に不特定なクエリを検出する。
実世界の循環経済の実験では、AgenticT$2$Sが実行精度を17.3%向上することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-03T15:58:54Z) - Diagnosing and Addressing Pitfalls in KG-RAG Datasets: Toward More Reliable Benchmarking [63.84117489519164]
知識グラフ質問 回答システムは、複雑なマルチホップ推論を評価するために高品質なベンチマークに依存している。
広く使われているにもかかわらず、WebQSPやCWQのような一般的なデータセットは、重要な品質問題に悩まされている。
我々はこれらの落とし穴を体系的に解決するLLM-in-the-loopフレームワークであるKGQAGenを紹介する。
本研究は,KGQA評価を推し進めるスケーラブルなフレームワークとして,より厳密なベンチマーク構築とKGQAGenの位置づけを提唱する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-29T14:44:52Z) - Knowledge Graph Question Answering Leaderboard: A Community Resource to
Prevent a Replication Crisis [61.740077541531726]
コミュニティの焦点として、KGQAベンチマークデータセットに対して、新たな中心的でオープンなリーダボードを提供しています。
本分析は,KGQAシステムの評価において,既存の問題点を浮き彫りにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-20T13:46:01Z) - Zero-shot Fact Verification by Claim Generation [85.27523983027471]
我々は,堅牢な事実検証モデルをトレーニングするフレームワークであるQACGを開発した。
われわれは自動的に生成されたクレームを使って、Wikipediaのエビデンスからサポートしたり、反論したり、検証したりできる。
ゼロショットシナリオでは、QACGはRoBERTaモデルのF1を50%から77%に改善し、パフォーマンスは2K以上の手作業による例に相当する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-31T03:13:52Z) - Asking and Answering Questions to Evaluate the Factual Consistency of
Summaries [80.65186293015135]
本稿では,QAGS (kags) と呼ばれる自動評価プロトコルを提案する。
QAGSは、要約とそのソースについて質問すると、要約が実際にソースと一致している場合、同様の回答が得られます。
QAGSは、使いやすく、現実的に一貫性のあるテキストを自動的に生成するための有望なツールであると考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-08T20:01:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。