The task of building a natural language interface to a database, known as NLIDB, has recently gained significant attention from both the database and Natural Language Processing (NLP) communities. With the proliferation of geospatial datasets driven by the rapid emergence of location-aware sensors, geospatial databases play a vital role in supporting geospatial applications. However, querying geospatial and temporal databases differs substantially from querying traditional relational databases due to the presence of geospatial topological operators and temporal operators. To bridge the gap between geospatial query languages and non-expert users, the geospatial research community has increasingly focused on developing NLIDBs for geospatial databases. Yet, existing research remains fragmented across systems, datasets, and methodological choices, making it difficult to clearly understand the landscape of existing methods, their strengths and weaknesses, and opportunities for future research. Existing surveys on NLIDBs focus on general-purpose database systems and do not treat geospatial and temporal databases as primary focus for analysis. To address this gap, this paper presents a comprehensive survey of studies on NLIDBs for geospatial and temporal databases. Specifically, we provide a detailed overview of datasets, evaluation metrics, and the taxonomy of the methods for geospatial and temporal NLIDBs, as well as a comparative analysis of the existing methods. Our survey reveals recurring trends in existing methods, substantial variation in datasets and evaluation practices, and several open challenges that continue to hinder progress in this area. Based on these findings, we identify promising directions for future research to advance natural language interfaces to geospatial and temporal databases.


翻译:构建数据库自然语言接口(NLIDB)的任务近期引起了数据库与自然语言处理(NLP)领域的广泛关注。随着位置感知传感器的迅速普及推动地理空间数据集的激增,地理空间数据库在支撑地理空间应用中发挥着关键作用。然而,由于地理空间拓扑算子与时间算子的存在,查询地理空间与时间数据库的方式与传统关系型数据库存在本质差异。为弥合地理空间查询语言与非专业用户之间的鸿沟,地理空间研究社区正日益聚焦于开发面向地理空间数据库的NLIDB系统。然而,现有研究仍分散于不同系统、数据集与方法论选择之中,使得现有方法的整体面貌、优劣特征以及未来研究机遇难以清晰把握。现有的NLIDB综述侧重于通用数据库系统,并未将地理空间与时间数据库作为核心分析对象。为填补这一空白,本文对面向地理空间与时间数据库的NLIDB研究展开了系统性综述。具体而言,我们详细梳理了地理空间与时间NLIDB的数据集、评估指标与方法分类体系,并对现有方法进行了比较分析。本综述揭示了现有方法中反复出现的趋势、数据集与评估实践中的显著差异,以及持续阻碍该领域发展的若干开放性挑战。基于上述发现,我们指出了推动地理空间与时间数据库自然语言接口发展的未来研究方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

数据库( Database )或数据库管理系统( Database management systems )是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。目前数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。
专知会员服务
33+阅读 · 2021年9月27日
面向数据可视化的自然语言接口: 综述论文
专知会员服务
20+阅读 · 2021年9月12日
【综述论文】2020年最新深度学习自然语言处理进展综述论文!!!
深度学习自然语言处理
13+阅读 · 2020年4月6日
自然语言生成资源列表
专知
17+阅读 · 2020年1月4日
最全中文自然语言处理数据集、平台和工具整理
深度学习与NLP
34+阅读 · 2019年6月22日
中文自然语言处理相关资料集合指南
专知
18+阅读 · 2019年3月10日
自然语言处理常见数据集、论文最全整理分享
深度学习与NLP
11+阅读 · 2019年1月26日
从语言学到深度学习NLP,一文概述自然语言处理
人工智能学家
13+阅读 · 2018年1月28日
NLP(自然语言处理)扫盲
大数据和云计算技术
20+阅读 · 2017年7月9日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2024年5月21日
Arxiv
17+阅读 · 2023年12月4日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:00
21世纪的无人机战争
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:05
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:51
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关VIP内容
专知会员服务
33+阅读 · 2021年9月27日
面向数据可视化的自然语言接口: 综述论文
专知会员服务
20+阅读 · 2021年9月12日
相关资讯
【综述论文】2020年最新深度学习自然语言处理进展综述论文!!!
深度学习自然语言处理
13+阅读 · 2020年4月6日
自然语言生成资源列表
专知
17+阅读 · 2020年1月4日
最全中文自然语言处理数据集、平台和工具整理
深度学习与NLP
34+阅读 · 2019年6月22日
中文自然语言处理相关资料集合指南
专知
18+阅读 · 2019年3月10日
自然语言处理常见数据集、论文最全整理分享
深度学习与NLP
11+阅读 · 2019年1月26日
从语言学到深度学习NLP,一文概述自然语言处理
人工智能学家
13+阅读 · 2018年1月28日
NLP(自然语言处理)扫盲
大数据和云计算技术
20+阅读 · 2017年7月9日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员