OntoDoc：多智能体框架自动生成本体资源描述

多智能体框架为本体 IRI 自动生成更完整的自然语言描述。

资讯摘要

论文提出 OntoDoc，一个面向 SPARQL 端点或 RDF 文件中任意 IRI 自动生成自然语言描述的多智能体框架。其四阶段流水线依次由数据库上下文智能体、网页上下文智能体、假设生成智能体和描述生成智能体完成。作者在生物医学、农业和跨领域三个知识图谱上评估，称其准确率不逊于或超过朴素 LLM 基线与模板式本体语言化工具，完整性平均较朴素基线提升 12%。

要点速读

1. OntoDoc 通过 SPARQL 自适应探索知识图谱收集三元组，并从维基百科和开放网络检索背景知识。
2. 假设生成智能体将两类上下文合成为有证据支撑的中间假设，再由描述生成智能体产出最终描述。
3. 作者报告在三个知识图谱上，其完整性较朴素 LLM 基线平均提升 12%，相对模板式工具最多提升 2.8 分（5 分制）。

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采集于 2026/11/4 08:00:28（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。