笔记整理：郭爱博，国防科技大学博士

论文发表会议：The 31th ACM International Conference on Information and Knowledge Management，CIKM 2022

动机

随着社交、电子商务、金融等行业的快速发展，现实世界编织出一张庞大而复杂的网络。然而，图（或网络）数据难以管理和挖掘，特别是对于经典的关系型数据库，这推动了图数据库的发展，Neo4j就是其中最流行的产品之一。Neo4j的查询语言Cypher（简称CQL）可实现对图的高效查询。但是CQL 的复杂操作和语法对用户的学习成本要求较高。因此，本文提出并定义了一种类似于Text-to-SQL的新任务Text-to-CQL。Text-to-CQL是一种新的语义解析任务，即将用户的自然语言查询转化为CQL查询，以帮助降低用户的学习和使用成本，提升图数据库与用户的交互友好度。同时，本文还为该任务构建了首个数据集SpCQL。

亮点

本文的亮点主要包括：

（1）提出并正式定义了Text-to-CQL任务，该任务目的是将用户自然语言查询自动转化为CQL查询，降低图数据库与使用者交互的学习和使用成本；

（2）构建了首个Text-to-CQL任务数据集SpCQL。

任务定义

Text-to-CQL 任务的目的是设计一个能够将自然语言查询转化为 CQL 查询的模型，如图 1 所示。

它可以正式表示为

参考阅读

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