論文の概要: VeriMinder: Mitigating Analytical Vulnerabilities in NL2SQL
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17896v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 19:48:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.521425
- Title: VeriMinder: Mitigating Analytical Vulnerabilities in NL2SQL
- Title（参考訳）: VeriMinder:NL2SQLにおける分析脆弱性の軽減
- Authors: Shubham Mohole, Sainyam Galhotra,
- Abstract要約: 自然言語インタフェースをデータベース(NLIDB)に適用したアプリケーションシステムは、データ分析を民主化している。
これはまた、統計分析のバックグラウンドなしにこれらのシステムを使用するユーザを支援する緊急の課題も生み出した。
We present VeriMinder, https://veriminder.ai, an Interactive system for detect and mitigating such analysisal vulnerabilities。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.830097026198308
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Application systems using natural language interfaces to databases (NLIDBs) have democratized data analysis. This positive development has also brought forth an urgent challenge to help users who might use these systems without a background in statistical analysis to formulate bias-free analytical questions. Although significant research has focused on text-to-SQL generation accuracy, addressing cognitive biases in analytical questions remains underexplored. We present VeriMinder, https://veriminder.ai, an interactive system for detecting and mitigating such analytical vulnerabilities. Our approach introduces three key innovations: (1) a contextual semantic mapping framework for biases relevant to specific analysis contexts (2) an analytical framework that operationalizes the Hard-to-Vary principle and guides users in systematic data analysis (3) an optimized LLM-powered system that generates high-quality, task-specific prompts using a structured process involving multiple candidates, critic feedback, and self-reflection. User testing confirms the merits of our approach. In direct user experience evaluation, 82.5% participants reported positively impacting the quality of the analysis. In comparative evaluation, VeriMinder scored significantly higher than alternative approaches, at least 20% better when considered for metrics of the analysis's concreteness, comprehensiveness, and accuracy. Our system, implemented as a web application, is set to help users avoid "wrong question" vulnerability during data analysis. VeriMinder code base with prompts, https://reproducibility.link/veriminder, is available as an MIT-licensed open-source software to facilitate further research and adoption within the community.
- Abstract（参考訳）: 自然言語インタフェースをデータベース(NLIDB)に適用したアプリケーションシステムは、データ分析を民主化している。
この肯定的な開発は、統計分析の背景のないシステムを使ってバイアスのない分析質問を定式化するユーザを支援する、緊急の課題も生み出した。
テキストからSQL生成の正確性に関する重要な研究は行われているが、分析的問題における認知バイアスに対処する研究はまだ未調査である。
We present VeriMinder, https://veriminder.ai, an Interactive system for detect and mitigating such analysisal vulnerabilities。
1)特定の分析コンテキストに関連するバイアスのコンテキスト意味マッピングフレームワーク,(2)ハード・ツー・ヴァレーの原則を運用し,ユーザを体系的なデータ分析に導く分析フレームワーク,(3)複数の候補、批判的フィードバック、自己回帰を含む構造化プロセスを用いて,高品質でタスク固有のプロンプトを生成する最適化LLMシステム。
ユーザテストは、私たちのアプローチのメリットを確認します。
直接的なユーザエクスペリエンス評価では、82.5%の参加者が分析の質に肯定的な影響を与えている。
比較評価では、VeriMinderは、分析の具体性、包括性、精度の指標を考えると、他の手法よりも格段に高く、少なくとも20%は優れている。
ウェブアプリケーションとして実装された本システムは,ユーザがデータ解析中に「難問」の脆弱性を避けるのに役立つように設定されている。
VeriMinderにはプロンプトがある。https://reproducibility.link/veriminderはMITライセンスのオープンソースソフトウェアとして利用可能で、コミュニティ内でさらなる研究と採用を促進する。
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