論文の概要: SynthCypher: A Fully Synthetic Data Generation Framework for Text-to-Cypher Querying in Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12612v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 07:21:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:02:31.591243
• Title: SynthCypher: A Fully Synthetic Data Generation Framework for Text-to-Cypher Querying in Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: SynthCypher:知識グラフにおけるテキストから暗号へのクエリのための完全合成データ生成フレームワーク
• Authors: Aman Tiwari, Shiva Krishna Reddy Malay, Vikas Yadav, Masoud Hashemi, Sathwik Tejaswi Madhusudhan,
• Abstract要約: CypherはNeo4jグラフデータベースのクエリ言語である。 完全合成および自動化されたデータ生成パイプラインであるSynthCypherを紹介する。 SynthCypherは、新しいLLMSupervised Generation-Verificationフレームワークを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.080333216826685
• License:
• Abstract: Cypher, the query language for Neo4j graph databases, plays a critical role in enabling graph-based analytics and data exploration. While substantial research has been dedicated to natural language to SQL query generation (Text2SQL), the analogous problem for graph databases referred to as Text2Cypher remains underexplored. In this work, we introduce SynthCypher, a fully synthetic and automated data generation pipeline designed to address this gap. SynthCypher employs a novel LLMSupervised Generation-Verification framework, ensuring syntactically and semantically correct Cypher queries across diverse domains and query complexities. Using this pipeline, we create SynthCypher Dataset, a large-scale benchmark containing 29.8k Text2Cypher instances. Fine-tuning open-source large language models (LLMs), including LLaMa-3.1- 8B, Mistral-7B, and QWEN-7B, on SynthCypher yields significant performance improvements of up to 40% on the Text2Cypher test set and 30% on the SPIDER benchmark adapted for graph databases. This work demonstrates that high-quality synthetic data can effectively advance the state-of-the-art in Text2Cypher tasks.
• Abstract（参考訳）: Neo4jグラフデータベース用のクエリ言語であるCypherは、グラフベースの分析とデータ探索を可能にする上で、重要な役割を果たす。 自然言語からSQLクエリ生成(Text2SQL)まで、かなりの研究が続けられてきたが、Text2Cypherと呼ばれるグラフデータベースの類似の問題はまだ未解決のままである。 本研究では、このギャップに対処するために設計された、完全に合成され、自動化されたデータ生成パイプラインであるSynthCypherを紹介する。 SynthCypher は LLM Supervised Generation-Verification フレームワークを採用しており、様々なドメインやクエリの複雑さに対して、構文的に、セマンティックに正しい Cypher クエリを保証する。 このパイプラインを使用して、29.8kのText2Cypherインスタンスを含む大規模ベンチマークであるSynthCypher Datasetを作成する。 SynthCypher上でのLLaMa-3.1-8B、Mistral-7B、QWEN-7Bなどのオープンソースの大規模言語モデル(LLM)は、Text2Cypherテストセットで最大40%、グラフデータベースに適応したSPIDERベンチマークで30%の大幅なパフォーマンス向上を実現している。 この研究は、高品質な合成データがText2Cypherタスクの最先端化を効果的に進めることを示した。

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