論文の概要: STRATOS: Bridging the Symbolic-to-Numeric Gap in Spatio-Temporal Text-to-SQL for Meteorological Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03501v1
• Date: Fri, 03 Jul 2026 17:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.633697
• Title: STRATOS: Bridging the Symbolic-to-Numeric Gap in Spatio-Temporal Text-to-SQL for Meteorological Data
• Title（参考訳）: STRATOS: 気象データのための時空間テキストからSQLへのシンボリック-数値ギャップのブリッジ
• Authors: Yi Zhang, Farhad Nooralahzadeh, Jonathan Fürst, Fabio Scherrer, Antonis Bezes, Vassiliki Kotroni, Kurt Stockinger,
• Abstract要約: 欧州連合の地球観測プログラムは1ペタバイトの地球観測データと気候データを生成し、研究、政策、応用に大きな可能性を秘めている。 これらのデータセットにアクセスするには、高度なプログラミングスキルとドメイン固有のフォーマットに精通する必要がある。 本稿では,リアルタイムでスケーラブルな気象データ探索に特化して,エンドツーエンドのテキスト・ツー・シムボル・フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.777040739381957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Copernicus, the European Union's Earth observation program, produces petabytes of Earth observation and climate data, offering immense potential for research, policy, and applications. However, access to these datasets requires advanced programming skills and familiarity with domain-specific formats such as NetCDF or GRIB. Moreover, general-purpose Text-to-SQL systems fail when applied naively to the meteorological domain due to a profound ``Symbolic-to-Numeric'' gap. To overcome these limitations, we present an end-to-end Text-to-SQL framework specifically engineered for real-world, scalable meteorological data exploration. Our system intercepts natural language to resolve spatial and semantic ambiguities \textit{before} SQL generation. We design STRATOS, a Spatio-Temporal Resolution Agent for Text-to-SQL to dynamically bridge the symbolic-to-numeric gap by mapping fuzzy concepts to a localized ontology and resolving spatial entities via external knowledge bases. Further, our complexity-aware query rewriter rewrites expensive spatial predicates, reducing execution times from hours to seconds. Last, we introduce the STRATOS Evaluation Workload, comprising 7,520 complex query pairs explicitly designed by domain experts to test scalability and symbolic-to-numeric translation across challenging spatio-temporal dimensions previously unexplored by Text-to-SQL systems.
• Abstract（参考訳）: 欧州連合(EU)の地球観測プログラムであるコペルニクスは、地球観測と気候データのペタバイトを生産し、研究、政策、応用の可能性を秘めている。 しかし、これらのデータセットにアクセスするには高度なプログラミングスキルとNetCDFやGRIBといったドメイン固有のフォーマットに精通する必要がある。 さらに、「シンボリック・トゥ・ナウマーズ」のギャップが深いため、気象領域に鼻で適用した場合、汎用のテキスト・トゥ・SQLシステムは失敗する。 これらの制限を克服するため、実世界のスケーラブルな気象データ探索のために特別に設計されたエンドツーエンドのText-to-SQLフレームワークを提示する。 我々のシステムは自然言語をインターセプトして空間的・意味的な曖昧さを解消する。 我々は、ファジィの概念を局所化オントロジーにマッピングし、外部知識ベースを介して空間エンティティを解決することによって、シンボルと数値のギャップを動的に橋渡しするテキスト対SQLの時空間分解エージェントSTRATOSを設計する。 さらに、複雑なクエリーリライタは高価な空間述語を書き換え、実行時間を数時間から秒に短縮する。 最後にSTRATOS Evaluation Workloadを導入し、ドメインの専門家が明確に設計した7,520の複雑なクエリペアから構成する。

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