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SurveyGraph: Generating Academic Surveys via Methods-Entity Knowledge Graphs

Yifan Yuan, Yancheng Zhu, Zuoyu Zhang, Xiaogang Peng · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31317 · open-access PDF

Spanish

La mayoría de los sistemas automatizados de generación de encuestas recuperan los documentos como documentos planos, limitando su capacidad para capturar la estructura de investigación. Presentamos SurveyGraph, un marco construido en torno a un Methods-Entity Knowledge Graph (MEKG) para codificar el seguimiento a nivel de método, la competencia y las relaciones de recursos compartidos. El gráfico soporta el descubrimiento de papel central, la recuperación, el resumen híbrido y la síntesis narrativa basada en evidencias. Evaluamos la recuperación, los bordes semánticos, el aterrizaje de citas, la cobertura de la colección y los componentes de la etapa de generación. En un benchmark de presupuesto igual controlado de siete métodos, el equilibrio de fusión anclado por MEKG

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Most automated survey generation systems retrieve papers as flat documents, limiting their ability to capture research structure. We present SurveyGraph, a framework built around a Methods-Entity Knowledge Graph (MEKG) encoding method-level follow-on, competition, and shared-resource relations. The graph supports core-paper discovery, retrieval, hybrid outlining, and evidence-gated narrative synthesis. We evaluate retrieval, semantic edges, citation grounding, collection coverage, and generation-stage components. In a controlled seven-method equal-budget benchmark, MEKG-anchored fusion balance

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange