論文の概要: SPARQLing Database Queries from Intermediate Question Decompositions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06162v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 17:57:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:41:56.732635
• Title: SPARQLing Database Queries from Intermediate Question Decompositions
• Title（参考訳）: 中間的質問分解からデータベースクエリをスパルサーする
• Authors: Irina Saparina, Anton Osokin
• Abstract要約: 自然言語の質問をデータベースクエリに変換するために、ほとんどのアプローチは、完全に注釈付けされたトレーニングセットに依存している。 データベースの中間問題表現を基盤として,この負担を軽減する。 我々のパイプラインは、自然言語質問を中間表現に変換するセマンティックと、訓練不能なトランスパイラをQLSPARクエリ言語に変換する2つの部分から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.475027071883912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To translate natural language questions into executable database queries, most approaches rely on a fully annotated training set. Annotating a large dataset with queries is difficult as it requires query-language expertise. We reduce this burden using grounded in databases intermediate question representations. These representations are simpler to collect and were originally crowdsourced within the Break dataset (Wolfson et al., 2020). Our pipeline consists of two parts: a neural semantic parser that converts natural language questions into the intermediate representations and a non-trainable transpiler to the SPARQL query language (a standard language for accessing knowledge graphs and semantic web). We chose SPARQL because its queries are structurally closer to our intermediate representations (compared to SQL). We observe that the execution accuracy of queries constructed by our model on the challenging Spider dataset is comparable with the state-of-the-art text-to-SQL methods trained with annotated SQL queries. Our code and data are publicly available (see https://github.com/yandex-research/sparqling-queries).
• Abstract（参考訳）: 自然言語質問を実行可能なデータベースクエリに変換するために、ほとんどのアプローチは、完全にアノテートされたトレーニングセットに依存している。 大きなデータセットをクエリでアノテートするのは、クエリ言語の専門知識を必要とするため難しい。 この負担をデータベースの中間的質問表現に接することで軽減する。 これらの表現は収集が簡単で、もともとはBreakデータセット(Wolfson et al., 2020)にクラウドソースされていた。 我々のパイプラインは、自然言語質問を中間表現に変換するニューラルネットワークセマンティックパーザと、SPARQLクエリ言語(知識グラフとセマンティックWebにアクセスするための標準言語)に変換する非トレーニング可能なトランスパイラの2つの部分で構成されています。 クエリが中間表現(SQLと比較して)に構造的に近いため、SPARQLを選択しました。 我々は,本モデルで構築したスパイダーデータセット上でのクエリの実行精度が,注釈付きSQLクエリでトレーニングした最先端のテキスト-SQLメソッドに匹敵することを示した。 コードとデータは公開されている(https://github.com/yandex-research/sparqling-queries参照)。

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