論文の概要: ZOGRASCOPE: A New Benchmark for Semantic Parsing over Property Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05268v2
• Date: Fri, 30 May 2025 14:02:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 15:03:34.341906
• Title: ZOGRASCOPE: A New Benchmark for Semantic Parsing over Property Graphs
• Title（参考訳）: ZOGRASCOPE:プロパティグラフのセマンティック解析のための新しいベンチマーク
• Authors: Francesco Cazzaro, Justin Kleindienst, Sofia Marquez Gomez, Ariadna Quattoni,
• Abstract要約: プロパティグラフ(PG)は、複雑な構造化情報を表現する手段として採用されている。 業界での人気が高まっているにもかかわらず、PGはセマンティックパーシング研究において相対的に過小評価されている。 PGとCypherで書かれたクエリに特化して設計されたベンチマークであるZOGRASCOPEを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0748861313823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, the need for natural language interfaces to knowledge graphs has become increasingly important since they enable easy and efficient access to the information contained in them. In particular, property graphs (PGs) have seen increased adoption as a means of representing complex structured information. Despite their growing popularity in industry, PGs remain relatively underrepresented in semantic parsing research with a lack of resources for evaluation. To address this gap, we introduce ZOGRASCOPE, a benchmark designed specifically for PGs and queries written in Cypher. Our benchmark includes a diverse set of manually annotated queries of varying complexity and is organized into three partitions: iid, compositional and length. We complement this paper with a set of experiments that test the performance of different LLMs in a variety of learning settings.
• Abstract（参考訳）: 近年,知識グラフへの自然言語インタフェースの必要性が高まっている。 特に、プロパティグラフ(PG)は、複雑な構造化情報を表現する手段として採用されている。 業界での人気が高まっているにもかかわらず、PGは、評価のためのリソースが不足しているセマンティックパーシング研究において、比較的貧弱なままである。 このギャップに対処するために、我々は、PGとCypherで書かれたクエリに特化して設計されたベンチマークであるZOGRASCOPEを紹介する。 我々のベンチマークには、様々な複雑さのマニュアルアノテートされたクエリの多様なセットが含まれており、iid、コンポジション、長さの3つのパーティションで構成されています。 本論文は,様々な学習環境において,異なるLLMの性能をテストする一連の実験で補完する。

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