論文の概要: Exploring Sequence-to-Sequence Models for SPARQL Pattern Composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10900v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 11:12:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 22:57:41.713074
• Title: Exploring Sequence-to-Sequence Models for SPARQL Pattern Composition
• Title（参考訳）: sparqlパターン合成のためのシーケンス列モデルの検討
• Authors: Anand Panchbhai and Tommaso Soru and Edgard Marx
• Abstract要約: 構造化され、構造化されていないデータとして、インターネットに爆発的な情報が追加され、DBpediaやWikidataのような知識ベースが供給される。 質問回答システムの目的は、正規のクエリを書くことなく、自然言語でそのようなデータにアクセスできるようにすることである。 我々は、長い発話を複雑なSPARQLクエリに変換するための、シーケンス・ツー・シーケンス・モデルが実現可能で有望な選択肢であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5639451539396457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A booming amount of information is continuously added to the Internet as structured and unstructured data, feeding knowledge bases such as DBpedia and Wikidata with billions of statements describing millions of entities. The aim of Question Answering systems is to allow lay users to access such data using natural language without needing to write formal queries. However, users often submit questions that are complex and require a certain level of abstraction and reasoning to decompose them into basic graph patterns. In this short paper, we explore the use of architectures based on Neural Machine Translation called Neural SPARQL Machines to learn pattern compositions. We show that sequence-to-sequence models are a viable and promising option to transform long utterances into complex SPARQL queries.
• Abstract（参考訳）: dbpediaやwikidataといった知識ベースに数百万のエンティティを記述した数十億のステートメントを供給し、構造化され、非構造化されたデータとしてインターネットに継続的に追加される。 質問応答システムの目的は、ユーザーが形式的なクエリを書くことなく、自然言語を使ってそのようなデータにアクセスできるようにすることである。 しかし、ユーザーは複雑な質問を提出し、ある程度の抽象化と推論を必要とし、それらを基本的なグラフパターンに分解する。 本稿では,neural sparql machineと呼ばれるニューラルマシン翻訳に基づくアーキテクチャを用いて,パターン構成を学習する。 シーケンス・ツー・シーケンス・モデルは、長い発話を複雑なSPARQLクエリに変換するための、可能かつ有望な選択肢であることを示す。

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