論文の概要: Text-to-SPARQL Goes Beyond English: Multilingual Question Answering Over Knowledge Graphs through Human-Inspired Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16971v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 19:23:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.748879
• Title: Text-to-SPARQL Goes Beyond English: Multilingual Question Answering Over Knowledge Graphs through Human-Inspired Reasoning
• Title（参考訳）: Text-to-SPARQLが英語を超越する:ヒューマンインスパイアされた推論を通じて知識グラフを問う多言語質問
• Authors: Aleksandr Perevalov, Andreas Both,
• Abstract要約: mKGQAgentは、自然言語の質問をSPARQLクエリに変換し、モジュール化された解釈可能なサブタスクに変換するタスクを分解する。 2025年のText2SPARQLチャレンジにおいて、DBpediaとCorporateベースのKGQAベンチマークに基づいて評価され、私たちのアプローチは、他の参加者の中で第一に行われました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.203811759364925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accessing knowledge via multilingual natural-language interfaces is one of the emerging challenges in the field of information retrieval and related ones. Structured knowledge stored in knowledge graphs can be queried via a specific query language (e.g., SPARQL). Therefore, one needs to transform natural-language input into a query to fulfill an information need. Prior approaches mostly focused on combining components (e.g., rule-based or neural-based) that solve downstream tasks and come up with an answer at the end. We introduce mKGQAgent, a human-inspired framework that breaks down the task of converting natural language questions into SPARQL queries into modular, interpretable subtasks. By leveraging a coordinated LLM agent workflow for planning, entity linking, and query refinement - guided by an experience pool for in-context learning - mKGQAgent efficiently handles multilingual KGQA. Evaluated on the DBpedia- and Corporate-based KGQA benchmarks within the Text2SPARQL challenge 2025, our approach took first place among the other participants. This work opens new avenues for developing human-like reasoning systems in multilingual semantic parsing.
• Abstract（参考訳）: 多言語自然言語インタフェースを通じて知識にアクセスすることは、情報検索と関連する分野における新たな課題の1つである。 知識グラフに格納された構造化知識は、特定のクエリ言語(例えば、SPARQL)を介してクエリすることができる。 したがって、自然言語入力をクエリに変換して、必要な情報を満たす必要がある。 それまでのアプローチでは、ダウンストリームタスクを解決し、最後に答えを導き出すコンポーネント(ルールベース、ニューラルネットワークなど)の組み合わせに重点を置いていた。 我々は、自然言語質問をSPARQLクエリに変換するタスクをモジュラーで解釈可能なサブタスクに変換する、人間にインスパイアされたフレームワークであるmKGQAgentを紹介した。 協調LLMエージェントワークフローを計画、エンティティリンク、クエリリファインメントに活用することで、mKGQAgentはマルチリンガルなKGQAを効率的に処理する。 2025年のText2SPARQLチャレンジにおいて、DBpediaとCorporateベースのKGQAベンチマークに基づいて評価され、私たちのアプローチは、他の参加者の中で第一に行われました。 この研究は、多言語意味解析における人間のような推論システムを開発するための新しい道を開く。

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