DIAL-KG: 動的スキーマ誘導と進化意図評価によるスキーマフリーな増分知識グラフ構築

arXiv cs.AI / 2026/3/23

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要点

DIAL-KG は、メタ知識ベースに導かれたスキーマフリーな増分知識グラフ構築のための閉ループ型フレームワークを提案します。
デュアル・トラック抽出を用いて、デフォルトでトリプルによる完全な知識捕捉を行い、複雑な事実にはイベント抽出を適用する3段階サイクルを採用する; 幻像と陳腐化を抑制するガバナンス裁定; 検証済み知識から新しいスキーマを誘導して将来のサイクルを導くスキーマ進化を実現する。
本フレームワークは、現在のラウンドの知識を既存のKGに適用することで増分更新をサポートし、完全な再構築を行うことなく継続的な更新を可能にします。
広範な実験により、構築されたグラフの品質と誘導されたスキーマの精度の両方で最先端の性能を示します。