Investigando uma abordagem baseada em aprendizado em contexto para geração de consultas SPARQL - Ferreira, Carlos Eduardo A.; Carbonera, Joel L. (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul, 2025)
Interagir com grafos de conhecimento geralmente requer familiaridade com alguma linguagem formal de consulta. Para tornar esse processo mais acessível, sistemas de perguntas e respostas baseados em grafos de conhecimento buscam permitir consultas a partir de perguntas em linguagem natural. Uma forma de projetar esses sistemas envolve a tradução de perguntas em linguagem natural para uma linguagem formal de consulta em grafos, como o SPARQL. Este estudo tem como objetivo avaliar o uso de aprendizagem em contexto na geração de consultas SPARQL, mais especificamente contribuir com uma análise empírica dos resultados provenientes da variação de certos parâmetros experimentais.