Yifan Yuan, Yancheng Zhu, Zuoyu Zhang, Xiaogang Peng · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31317 · open-access PDF
ほとんどの自動調査生成システムは、論文をフラットドキュメントとして取得し、研究構造をキャプチャする能力を制限します。我々は、MEKG(Methods-Entity Knowledge Graph)をコーディングする方法レベルのフォローアップ、競争、および共有リソース関係を中心に構築されたフレームワークであるSurveyGraphを紹介します。このグラフは、コア・ペーパーの発見、リクエスト、ハイブリッド・スカウントリング、および証拠ゲートによる物語の合成をサポートします。我々は、リクエスト、セマンティック・エッジ、引用の地付け、コレクションのカバー、および生産段階のコンポーネントを評価します。制御された
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
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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