SemanticAgent：意味理解に基づくテキストからSQLデータ合成のためのフレームワーク
arXiv cs.AI / 2026/4/25
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要点
- 本論文は、既存のテキストからSQL合成パイプラインが実行可能性に過度に依存しており、正しいデータベースの意味論に反しているにもかかわらず実行は成功してしまうクエリが残ってしまう点を指摘している。
- SemanticAgentとして、合成をアナライザ、シンセサイザ、バイファイアの3つの専門モジュールに分けて意味論を重視する枠組みを提案している。
- 3段階プロトコル（意味解析、段階的合成、診断に基づく改良）により、SemanticAgentは実行ベースの検証だけにとどまらない、追跡可能な推論プロセスへと置き換える。
- 実験では、SemanticAgentが意味の質評価で従来手法より一貫して優れた合成データを生成し、その結果として、特に意味論が要求されるベンチマークで下流のファインチューニング性能が向上すると示されている。
