Yifan Yuan, Yancheng Zhu, Zuoyu Zhang, Xiaogang Peng · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31317 · open-access PDF
A maioria dos sistemas de geração de inquéritos automatizados recupera papéis como documentos planos, limitando sua capacidade de capturar a estrutura de pesquisa. Nós apresentamos o SurveyGraph, um quadro construído em torno de um Methods-Entity Knowledge Graph (MEKG) codificando seguimento de nível de método, concorrência e relações de recursos compartilhados. O gráfico suporta descoberta de papéis básicos, recuperação, enumeração híbrida e síntese narrativa baseada em evidências. Nós avaliamos a recuperação, bordas semânticas, aterramento de citação, cobertura de coleção e componentes de fase de geração. Em um benchmark de orçamento igual controlado de sete métodos, o equilíbrio de fusão ancorado pelo MEKG
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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