論文の概要: Integrating SPARQL and LLMs for Question Answering over Scholarly Data Sources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18969v2
• Date: Thu, 28 Nov 2024 20:29:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:17:00.540653
• Title: Integrating SPARQL and LLMs for Question Answering over Scholarly Data Sources
• Title（参考訳）: 学術データを用いた質問応答のためのSPARQLとLLMの統合
• Authors: Fomubad Borista Fondi, Azanzi Jiomekong Fidel, Gaoussou Camara,
• Abstract要約: 本稿では,SPARQLクエリを合成し,アルゴリズムを分割・征服する手法と,事前学習した抽出質問応答モデルについて述べる。 まずSPARQLクエリからデータを収集し、次に分割と分割を適用してさまざまな質問タイプとソースを管理し、モデルを使用して個人的な著者の質問を処理する。 Exact MatchとFスコアのメトリクスで評価されたこの手法は、学術的な文脈におけるQAの精度と効率を改善することを約束している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The Scholarly Hybrid Question Answering over Linked Data (QALD) Challenge at the International Semantic Web Conference (ISWC) 2024 focuses on Question Answering (QA) over diverse scholarly sources: DBLP, SemOpenAlex, and Wikipedia-based texts. This paper describes a methodology that combines SPARQL queries, divide and conquer algorithms, and a pre-trained extractive question answering model. It starts with SPARQL queries to gather data, then applies divide and conquer to manage various question types and sources, and uses the model to handle personal author questions. The approach, evaluated with Exact Match and F-score metrics, shows promise for improving QA accuracy and efficiency in scholarly contexts.
• Abstract（参考訳）: The Scholarly Hybrid Question Answering over Linked Data (QALD) Challenge at the International Semantic Web Conference (ISWC) 2024は、DBLP、SemOpenAlex、ウィキペディアベースのテキストなど、さまざまな学術ソースに対する質問回答(QA)に焦点を当てている。 本稿では,SPARQLクエリを合成し,アルゴリズムを分割・征服する手法と,事前学習した抽出質問応答モデルについて述べる。 まずSPARQLクエリからデータを収集し、次に分割と分割を適用してさまざまな質問タイプとソースを管理し、モデルを使用して個人的な著者の質問を処理する。 Exact MatchとFスコアのメトリクスで評価されたこの手法は、学術的な文脈におけるQAの精度と効率を改善することを約束している。

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