arXiv ID:
2604.21649
arXiv 提交日期: 2026-04-23
GS-Quant:面向知识图谱补全的粒度语义与生成式结构量化方法 / GS-Quant: Granular Semantic and Generative Structural Quantization for Knowledge Graph Completion
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为GS-Quant的新框架,通过将知识图谱中的实体编码为从粗到细的层级化离散代码(先概括大类后细化细节),并结合代码间的因果依赖关系,让大语言模型能像理解自然语言一样理解图结构,从而显著提升知识图谱补全的准确性。