arXiv:2610.31684v1 Announce Type: new Abstract: Knowledge Graphs (KGs) have been popularized during the last few decades and are increasingly constructed and consumed by Large Language Models (LLMs). Various applications therefore rely on KGs to provide concise, complete, accurate, faithful, fresh, and traceable answers. However, what is the quality of those KGs? In which cases should a KG be used, and can it be trusted to ground an LLM? How might it be evaluated? We reviewed the literature on quality assessment (QA) of data, information, linked data, KGs, and the intersection of KGs and LLMs.
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月27日 · 原文日期：2026年10月26日
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人工核验：尚无核验记录
