检索标题、摘要与正文，把分散的信息连起来。
arXiv：2610.33018v1 发布类型：新 摘要：学术知识图谱（SKGs）支持文献检索、科学发现以及智能体辅助研究。然而，大多数构建学术知识图谱的方法都预先规定了所要表示的知识单元，通常以学术实体或贡献层面的陈述为名，并且仅保留能够通过该单元表达的出版内容。这种选择导致了两种主导但截然不同的范式：以概念为中心的学术知识图谱侧重于保存实体及其局部关系，而以陈述为中心的学术知识图谱则聚焦于以句子形式呈现的高层次话语。在这两种情形下，图谱反映的都是所选定的抽取目标，而非论文实际如何构建并传达知识。我们提出了 SUDO——学术上层话语本体，它定义了知识的……
arXiv：2610.32122v1 发布类型：新 提要：我们报告了现代文本嵌入模型中的一种系统性脱节现象：情感信息几乎可以被其嵌入表示完美解码，却几乎完全无法从其度量空间中体现出来。在涵盖2021年至2026年的十一种冻结编码器中，包括2026年发布的模型以及4B参数的大型语言模型嵌入器Qwen3-Embedding-4B，线性探测器在句子极性分类任务上的准确率高达91.3%，而余弦相似度对极性的区分幅度却仅为0.003至0.064。作为该测试集中表现最强的探测器，Qwen3-Embedding-4B的探测准确率达到91.3%，但在检索平均精度（MAP）方面却仅有64.3%。由于检索、聚类、去重以及检索增强生成等任务均基于度量空间而非经过训练的探测器进行，这些系统实际上对相关信息处于“视而不见”的状态。
