SPARQLクエリ生成の高精度化に関する論文がBioinformatics誌に掲載されました
2026. 04. 16 /
DBCLSの片山 俊明 特任教授、川島 秀一 特任准教授、守屋 勇樹 特任准教授が参加する研究グループによる論文 “Accurate SPARQL Generation via In-Context Learning and Schema-based Query Construction”が Bioinformatics誌の Advance articlesに掲載されました。
論文はオープンアクセスで、下記DOIのリンクからご覧いただけます。
Hikaru Nagazumi, Yuki Moriya, Shuichi Kawashima, Toshiaki Katayama, Kana Shimizu, Accurate SPARQL Generation via In-Context Learning and Schema-based Query Construction, Bioinformatics, 2026;, btag174.
DOI: 10.1093/bioinformatics/btag174
生命科学分野では、複数のデータベースを横断的に解析するためにRDFなどの知識グラフの利用が進んでいますが、スキーマ構造が複雑であるため、自然言語からSPARQLクエリを作成することは非専門家にとって困難という課題があります。 本研究では、LLMによる語句抽出とスキーマに基づくクエリ構築を組み合わせることで、学習データを必要とせず、ハルシネーションを抑えたSPARQL生成手法を提案しています。 UniProt、Rhea、Bgeeを用いた評価において、本手法は既存のLLM手法より高い精度を示し、自然言語でRDFデータベースを検索可能なチャットボットとしての有用性も確認されています。