論文の概要: Keywords are not always the key: A metadata field analysis for natural language search on open data portals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14457v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 22:14:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:52.989101
• Title: Keywords are not always the key: A metadata field analysis for natural language search on open data portals
• Title（参考訳）: キーワードは必ずしも鍵ではない:オープンデータポータル上の自然言語検索のためのメタデータフィールド解析
• Authors: Lisa-Yao Gan, Arunav Das, Johanna Walker, Elena Simperl,
• Abstract要約: 個別のメタデータフィールドが対話型データセット検索の成功にどのように影響するかを検討する。 メタデータフィールド「記述」の既存のコンテンツとLLM生成コンテンツを比較した。 この結果から,データセット記述がユーザの意図と整合する上で重要な役割を担っていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.974422712382188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open data portals are essential for providing public access to open datasets. However, their search interfaces typically rely on keyword-based mechanisms and a narrow set of metadata fields. This design makes it difficult for users to find datasets using natural language queries. The problem is worsened by metadata that is often incomplete or inconsistent, especially when users lack familiarity with domain-specific terminology. In this paper, we examine how individual metadata fields affect the success of conversational dataset retrieval and whether LLMs can help bridge the gap between natural queries and structured metadata. We conduct a controlled ablation study using simulated natural language queries over real-world datasets to evaluate retrieval performance under various metadata configurations. We also compare existing content of the metadata field 'description' with LLM-generated content, exploring how different prompting strategies influence quality and impact on search outcomes. Our findings suggest that dataset descriptions play a central role in aligning with user intent, and that LLM-generated descriptions can support effective retrieval. These results highlight both the limitations of current metadata practices and the potential of generative models to improve dataset discoverability in open data portals.
• Abstract（参考訳）: オープンデータセットへのパブリックアクセスを提供するには、オープンデータポータルが不可欠だ。 しかし、それらの検索インターフェイスは一般的にキーワードベースのメカニズムとメタデータフィールドの狭いセットに依存している。 この設計により、自然言語クエリを使ってデータセットを見つけるのが難しくなる。 この問題は、特にユーザーがドメイン固有の用語に精通していない場合、しばしば不完全または一貫性のないメタデータによって悪化する。 本稿では,個々のメタデータフィールドが対話型データセット検索の成功にどう影響するか,LLMが自然言語と構造化メタデータのギャップを埋めるのに役立つかを検討する。 実世界のデータセット上での自然言語クエリをシミュレーションし,様々なメタデータ構成による検索性能の評価を行う。 また、メタデータフィールド「記述」の既存の内容とLCM生成コンテンツを比較し、異なるプロンプト戦略が品質や検索結果に与える影響について検討する。 以上の結果から,データセット記述がユーザ意図と整合する上で中心的な役割を果たし,LLM生成記述が効果的な検索を支援することが示唆された。 これらの結果は、現在のメタデータプラクティスの限界と、オープンデータポータルにおけるデータセット発見性を改善するための生成モデルの可能性の両方を強調している。

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