SciGraph-LLM: Automatic Knowledge Graph Construction from Scientific Papers

НОЦ ФНС России и МГТУ им. Н.Э. Баумана, #ИУ12, #СМ12
Malashin, I.P. — инженер-исследователь НОЦ ФНС
Masich, I.S. —д.т.н., в.н.с. НОЦ ФНС
Tynchenko, V.S. — д.т.н., г.н.с. НОЦ ФНС, профессор ИУ12
Borodulin, A.S. — к.т.н., директор НОЦ ФНС
Gantimurov, A.P. — к.т.н., с.н.с. НОЦ ФНС
Martysyuk, D.A. — м.н.с. НОЦ ФНС
и др.

🌸 WSDM 2026 (ACM International Conference on Web Search and Data Mining)
🌸 doi.org/10.1145/3779211.3793169

➡️ Статья посвящена автоматическому построению графов знаний из научных публикаций с помощью LLM. Предложенный конвейер преобразует PDF-файлы статей в графы знаний с отслеживанием происхождения данных: GPT-5 с жёстко заданными схемами промптов извлекает утверждения, доказательные фрагменты, методы, датасеты и метрики, привязывая каждый элемент к дословному тексту источника. На выборке из десяти статей система достигает точности доказательной базы 81,3% и F1 по утверждениям 59,9%, значительно превосходя неограниченные базовые подходы. Строгая привязка к источнику обеспечивает воспроизводимое и проверяемое извлечение знаний, однако участие человека остаётся необходимым для поддержания фактической достоверности

#исследовательская_статья #knowledge_graph #LLM #scientific_literature #information_extraction #NLP #SciGraph #AI

Научные публикации | Бауманка
Мы в MAX