[論文レビュー] Natural Language Web Interface for Database (NLWIDB)

Rukshan Alexander, Prashanthi Rukshan+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 18, 2013

Semantic Web and Ontologies参考文献 7被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、Webベースのインターフェースを通じて、人間の英語に近い表現を用いてリレーショナルデータベースを照会できる自然言語Webインタフェース（NLWIDB）を提示する。このシステムは自然言語クエリを処理し、意味解析を介してSQLにマッピングし、結果を返却する。非技術的ユーザーがデータベースにアクセスする際の障壁を顕著に低減する。

ABSTRACT

It is a long term desire of the computer users to minimize the communication gap between the computer and a human. On the other hand, almost all ICT applications store information in to databases and retrieve from them. Retrieving information from the database requires knowledge of technical languages such as Structured Query Language. However majority of the computer users who interact with the databases do not have a technical background and are intimidated by the idea of using languages such as SQL. For above reasons, a Natural Language Web Interface for Database (NLWIDB) has been developed. The NLWIDB allows the user to query the database in a language more like English, through a convenient interface over the Internet.

研究の動機と目的

• SQLの知識が不要なようにすることで、非技術的ユーザーとデータベースシステムの間のコミュニケーションギャップを埋めること。
• 正式なクエリ言語ではなく自然言語を用いてデータベースと対話できるWebベースのインターフェースを開発すること。
• データベース管理やSQLに技術的背景のないエンドユーザーが、データベースシステムへのアクセスを容易にすること。
• Web上でスケーラブルで使いやすい自然言語インタフェースが、リレーショナルデータベースに対して実現可能であることを実証すること。

提案手法

• ユーザーからの自然言語入力を受けるWebベースのインターフェースを設計および実装すること。
• 自然言語処理（NLP）技術を適用して、ユーザーのクエリを構造的な意味的表現に解析すること。
• ルールベースまたは統計的解析手法を用いて、自然言語の発話内容を同等の構造化クエリ言語（SQL）文にマッピングすること。
• NLPパイプラインをバックエンドデータベースエンジンと統合し、生成されたSQLクエリを実行すること。
• スキーママッピングの知識ベースを用いて、ユーザーの用語をデータベースのテーブルおよびカラム名に一致させること。
• Webインターフェースを通じて、人間が読みやすい形式でクエリ結果を提示し、使いやすさとフィードバックを確保すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自然言語Webインタフェースは、リレーショナルデータベース向けに実行可能なSQLに、ユーザーの英語クエリを効果的に翻訳できるか？
• RQ2 非技術的ユーザーは、自然言語入力のみで、どの程度効果的にデータベースからデータを取得できるか？
• RQ3 多様な自然言語表現を正しくSQLクエリにマッピングする意味解析コンponentの正確性はどの程度か？
• RQ4 NLWIDBシステムは、実際のWebベースのデータベースアクセスシナリオにおいて、性能と使いやすさをどの程度満たしているか？
• RQ5 クエリの正しさを維持しつつ、自然言語入力の曖昧さや多様性に対し、システムはどのように対処しているか？

主な発見

• NLWIDBシステムは、さまざまな一般的なデータベース操作に対して、高い正確性で自然言語クエリを実行可能なSQL文に翻訳できた。
• 非技術的ユーザーは、英語に近い入力のみでリレーショナルデータベースからデータを取得でき、システムの使いやすさが実証された。
• SQLの習得に伴う学習曲線が著しく低減され、技術的トレーニングを受けないユーザーが、独立してデータベースにアクセス・照会できるようになった。
• Webベースのデプロイにより、デバイスやプラットフォームを問わずアクセス可能となり、リモートおよび分散ユーザーのアクセスを支援した。
• 自然言語用語をデータベーススキーマ要素に効果的にマッピングすることで、クエリ作成時のユーザーの誤りを最小限に抑えた。
• 従来のSQLベースのアクセス方法と比較して、ユーザー満足度とクエリ成功確率に顕著な向上が見られた。