研究团队提出科学数据选择框架SciGraphSelect
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2026年11月2日，相关研究团队在arXiv发布科学数据选择框架SciGraphSelect。该框架基于参考基准，将领域知识与推理操作组织为类型化知识-推理图，旨在为科学训练语料的构建提供可追溯性与可审计性。在具体运作上，该框架依据概念覆盖度、关系与路径共同支持以及方向对齐等维度对候选文档进行评分，在保留参考端结构的同时保守处理候选证据，并通过公开每次筛选背后的依据来补充下游科学验证需求。
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- arXiv 人工智能SciGraphSelect：通过知识-推理图实现可审计的科学数据选择
SciGraphSelect 是一个基于参考基准的可审计科学数据选择框架，通过将领域知识与推理操作组织为类型化知识-推理图，为科学训练语料构建提供可追溯性。该框架依据概念覆盖度、关系与路径共同支持以及方向对齐对候选文档评分，在保留参考端结构的同时保守处理候选证据。通过公开每次筛选背后的依据，该方法补充了下游科学验证需求。
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