論文の概要: Poster: ChatIYP: Enabling Natural Language Access to the Internet Yellow Pages Database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19411v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 14:21:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.548934
• Title: Poster: ChatIYP: Enabling Natural Language Access to the Internet Yellow Pages Database
• Title（参考訳）: 投稿者: ChatIYP: インターネットイエローページデータベースへの自然言語アクセスの実現
• Authors: Vasilis Andritsoudis, Pavlos Sermpezis, Ilias Dimitriadis, Athena Vakali,
• Abstract要約: Internet Yellow Pages (IYP)は、インターネットルーティングに関する複数の情報源から、統一されたグラフベースの知識ベースに情報を集約する。 本稿では,ドメイン固有の検索・拡張生成(RAG)システムであるChatIYPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6849931571988532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Internet Yellow Pages (IYP) aggregates information from multiple sources about Internet routing into a unified, graph-based knowledge base. However, querying it requires knowledge of the Cypher language and the exact IYP schema, thus limiting usability for non-experts. In this paper, we propose ChatIYP, a domain-specific Retrieval-Augmented Generation (RAG) system that enables users to query IYP through natural language questions. Our evaluation demonstrates solid performance on simple queries, as well as directions for improvement, and provides insights for selecting evaluation metrics that are better fit for IYP querying AI agents.
• Abstract（参考訳）: Internet Yellow Pages (IYP)は、インターネットルーティングに関する複数の情報源から、統一されたグラフベースの知識ベースに情報を集約する。 しかし、クエリにはCypher言語と正確なIYPスキーマの知識が必要であるため、非専門家のユーザビリティが制限される。 本稿では,ドメイン固有の検索・拡張生成(RAG)システムであるChatIYPを提案する。 本評価では,AIエージェントに対するIYPクエリに適した評価指標を選択するための洞察を提供するとともに,単純なクエリに対する堅牢なパフォーマンスと改善の方向性を示す。

関連論文リスト

• Text-to-SPARQL Goes Beyond English: Multilingual Question Answering Over Knowledge Graphs through Human-Inspired Reasoning [51.203811759364925]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T19:23:03Z)
• LLM-based SPARQL Query Generation from Natural Language over Federated Knowledge Graphs [0.0]
  バイオインフォマティクス知識グラフ(KGs)上でユーザ質問を正確なSPARQLクエリに変換するための検索型拡張生成(RAG)システムを提案する。 クエリ生成における精度の向上と幻覚の低減を目的として,クエリ例やスキーマ情報を含むメタデータをKGから活用し,生成したクエリの修正に検証ステップを組み込んだ。 このシステムは chat.expasy.org で公開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T14:09:12Z)
• DIVKNOWQA: Assessing the Reasoning Ability of LLMs via Open-Domain Question Answering over Knowledge Base and Text [73.68051228972024]
  大きな言語モデル(LLM)は印象的な生成能力を示すが、内部知識に依存すると幻覚に悩まされる。 検索拡張LDMは、外部知識においてLLMを基盤とする潜在的な解決策として出現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T04:37:57Z)
• CUGE: A Chinese Language Understanding and Generation Evaluation Benchmark [144.05723617401674]
  汎用言語インテリジェンス評価は、自然言語処理の長年の目標である。 汎用言語インテリジェンス評価には,ベンチマーク自体が包括的で体系的なものである必要がある,と我々は主張する。 以下に示す機能を備えた中国語理解・生成評価ベンチマークであるCUGEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T11:08:58Z)
• ISEEQ: Information Seeking Question Generation using Dynamic Meta-Information Retrieval and Knowledge Graphs [42.98709486732392]
  本稿では,エンドユーザからの短い初期質問に基づいて,ISQ(Information Seeking Questions)を生成する新しい手法を提案する。 ISEEQは知識グラフを使用してユーザクエリを強化し、関連するコンテキストパスを取得する。 CISエージェントの開発を促進するために,ISEEQは高品質なISQを生成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T04:02:13Z)
• Open Domain Question Answering over Virtual Documents: A Unified Approach for Data and Text [62.489652395307914]
  我々は、知識集約型アプリケーションのための構造化知識を符号化する手段として、Data-to-text法、すなわち、オープンドメイン質問応答(QA)を用いる。 具体的には、ウィキペディアとウィキソースの3つのテーブルを付加知識源として使用する、データとテキスト上でのオープンドメインQAのための冗長化-レトリバー・リーダー・フレームワークを提案する。 UDT-QA(Unified Data and Text QA)は,知識インデックスの拡大を効果的に活用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-16T00:11:21Z)
• GENIE: A Leaderboard for Human-in-the-Loop Evaluation of Text Generation [83.10599735938618]
  リーダーボードは、評価を標準化し、独立した外部リポジトリに委譲することで、多くのNLPデータセットのモデル開発を容易にしています。 本研究では、テキスト生成タスクにリーダーボードの容易さをもたらす人間評価リーダーボードであるGENIEを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T00:40:47Z)
• IART: Intent-aware Response Ranking with Transformers in Information-seeking Conversation Systems [80.0781718687327]
  我々は、情報探索会話におけるユーザ意図パターンを分析し、意図認識型ニューラルレスポンスランキングモデル「IART」を提案する。 IARTは、ユーザ意図モデリングと言語表現学習とTransformerアーキテクチャの統合の上に構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T05:59:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。