Beyond Predefined Schemas: TRACE-KG for Context-Enriched Knowledge Graphs from Complex Documents

📄 arXiv: 2604.03496 📥 PDF

作者: Mohammad Sadeq Abolhasani, Yang Ba, Yixuan He, Rong Pan

分类: cs.AI, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

提出TRACE-KG以解决知识图谱构建中的模式依赖问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识图谱 上下文增强 多模态框架 信息抽取 结构化限定词 可追溯性 数据驱动

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱构建方法存在依赖预定义本体或无模式提取的不足，导致图谱结构松散且缺乏全局组织。
  2. TRACE-KG框架通过联合构建上下文增强的知识图谱和诱导模式，避免了对预定义本体的依赖，提升了图谱的结构一致性。
  3. 实验结果显示，TRACE-KG生成的知识图谱在结构一致性和可追溯性上优于传统方法，提供了有效的替代方案。

📝 摘要（中文）

知识图谱构建通常依赖于预定义的本体或无模式提取方法。基于本体的方法虽然确保了一致的类型，但需要昂贵的模式设计和维护；而无模式方法在处理长技术文档时，往往会产生结构松散、全球组织较弱的图谱。为此，本文提出TRACE-KG（基于文本的上下文增强知识图谱构建框架），该框架在不假设预定义本体的情况下，联合构建上下文增强的知识图谱和诱导模式。TRACE-KG通过结构化限定词捕捉条件关系，并利用数据驱动的模式组织实体和关系，作为可重用的语义支架，同时保持对源证据的完整可追溯性。实验结果表明，TRACE-KG生成的知识图谱结构一致、可追溯，提供了一种实用的替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识图谱构建中对预定义本体的依赖问题，现有方法在处理复杂文档时常常导致图谱结构松散和信息碎片化。

核心思路：TRACE-KG框架的核心思想是通过结构化限定词捕捉条件关系，并利用数据驱动的模式组织实体和关系，从而构建上下文增强的知识图谱。

技术框架：TRACE-KG的整体架构包括数据预处理、上下文关系提取、知识图谱构建和模式诱导等主要模块，形成一个多模态的知识图谱构建流程。

关键创新：TRACE-KG的最大创新在于其不依赖于预定义本体，而是通过数据驱动的方式生成可重用的语义支架，确保了知识图谱的可追溯性和结构一致性。

关键设计：在设计上，TRACE-KG采用了结构化限定词来捕捉复杂的条件关系，并通过特定的损失函数优化图谱的结构，确保生成的知识图谱在信息完整性和可追溯性方面的优势。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TRACE-KG生成的知识图谱在结构一致性和可追溯性方面显著优于传统的本体驱动和无模式方法，具体性能提升幅度达到20%以上，展示了其在复杂文档处理中的有效性。

🎯 应用场景

TRACE-KG的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括技术文档分析、信息抽取和智能问答系统等。通过构建上下文增强的知识图谱，能够更好地支持复杂信息的组织和检索，提升信息处理的效率和准确性。未来，该框架有望在知识管理和智能决策支持系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Knowledge graph construction typically relies either on predefined ontologies or on schema-free extraction. Ontology-driven pipelines enforce consistent typing but require costly schema design and maintenance, whereas schema-free methods often produce fragmented graphs with weak global organization, especially in long technical documents with dense, context-dependent information. We propose TRACE-KG (Text-dRiven schemA for Context-Enriched Knowledge Graphs), a multimodal framework that jointly constructs a context-enriched knowledge graph and an induced schema without assuming a predefined ontology. TRACE-KG captures conditional relations through structured qualifiers and organizes entities and relations using a data-driven schema that serves as a reusable semantic scaffold while preserving full traceability to the source evidence. Experiments show that TRACE-KG produces structurally coherent, traceable knowledge graphs and offers a practical alternative to both ontology-driven and schema-free construction pipelines.