OntoKG: 속성 그래프를 위한 개념 체계 기반 지식 그래프 구성
대규모 지식 그래프를 속성 그래프로 조직하는 데에는 구조적 결정이 필요합니다. 기존 접근법은 이러한 결정들을 파이프라인 코드에 임의로 추출하거나, 지식 그래프를 구성하는 과정과 밀접하게 결합된 스키마를 생성합니다. 우리는 개념 체계 기반 접근법을 제시합니다. 이 접근법은 스키마를 outset에서부터 ontology analysis, entity disambiguation, domain customization, LLM-guided extraction에 사용할 수 있도록 합니다. 핵심 메커니즘은 intrinsic-relational routing입니다. 이 메커니즘은 모든 속성을 intrinsic 또는 relational로 분류하고, 해당 스키마 모듈로 라우팅합니다. 이 라우팅은 스키마를 storage backends와 독립적으로 재사용할 수 있는 명령형 스키마를 생성합니다.
개요
대규모 지식 그래프를 속성 그래프로 조직하는 데에는 구조적 결정이 필요합니다. 기존 접근법은 이러한 결정들을 파이프라인 코드에 임의로 추출하거나, 지식 그래프를 구성하는 과정과 밀접하게 결합된 스키마를 생성합니다. 우리는 개념 체계 기반 접근법을 제시합니다. 이 접근법은 스키마를 outset에서부터 ontology analysis, entity disambiguation, domain customization, LLM-guided extraction에 사용할 수 있도록 합니다.
개념 체계 기반 지식 그래프 구성
핵심 메커니즘은 intrinsic-relational routing입니다. 이 메커니즘은 모든 속성을 intrinsic 또는 relational로 분류하고, 해당 스키마 모듈로 라우팅합니다. 이 라우팅은 스키마를 storage backends와 독립적으로 재사용할 수 있는 명령형 스키마를 생성합니다.
실험 결과
우리는 January 2026 Wikidata dump를 사용하여 이 접근법을 구현했습니다. 규칙 기반 청소 단계를 통해 34.6M-entity core set을 추출하고, 반복적인 intrinsic-relational routing을 사용하여 각 속성을 94 모듈 중 하나로 할당했습니다. 도구 지원 LLM과 인간 검토를 통해 스키마는 93.3%의 카테고리 커버리지와 98.0%의 모듈 할당을 달성했습니다. 이 스키마를 내보내면 34.0M 노드와 61.2M 엣지가 포함된 38 개의 관계 유형이 있는 속성 그래프가 생성됩니다.
논문 결과
우리는 ontology-oriented claim을 5 가지 응용 프로그램을 통해 검증했습니다. 이 응용 프로그램들은 스키마를 독립적으로 생성하는 파이프라인과 독립적으로 사용할 수 있습니다. 이 응용 프로그램들은 ontology structure analysis, benchmark annotation auditing, entity disambiguation, domain customization, LLM-guided extraction입니다.
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