GRISP：SPARQLスケルトン上でのガイド付き反復IRI選択
arXiv cs.CL / 2026/4/24
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要点
- この論文は、知識グラフ上でSPARQLクエリを構築・改善する際に小型言語モデルを用いる、SPARQLベースの質問応答手法GRISPを提案している。
- GRISPはまず、SLMによりSPARQLクエリの「スケルトン」（自然言語のプレースホルダを含む設計）を生成し、その後、知識グラフの制約を使ってプレースホルダを段階的に埋めるために候補を再ランキングして選択する。
- SLMは、スケルトン生成とリストワイズの再ランキングという2つのタスクを、標準的な質問–クエリ対から生成したデータで共同微調整する。
- WikidataおよびFreebaseのベンチマークで評価した結果、GRISPは同等の設定下で既存の最先端手法よりも良い性能を示した。
