表型發現

速報

表型驅動的知識圖譜發現：結合圖神經網路、因果推論與大型語言模型

知識圖譜常只還原既有關係。本研究以表型驅動流程結合圖神經網路、因果與機率推理，以及大型語言模型生成假設並抽取主張，以多目標優化與Pareto挑選平衡驗證與新穎性。實驗在檢索增強下達成Recall@5=0.98並降低幻覺率，並能揭示情境化因果結構，提升可解釋性與科學檢驗價值。