Titulación DCC

Los grafos de conocimiento, como Wikidata, tienen mucha información útil para los usuarios, pero son dificiles de consultar, pues se necesita conocimiento de lenguajes de consulta como SPARQL. Para abordar este desafío, el área de Knowledge Graph Question Answering (KGQA) investiga métodos para resolver preguntas en lenguaje natural sobre grafos como Wikidata. Con los avances vistos con LLMs, resulta cada vez más impresionantes los resultados obtenibles con estos sistemas. Sin embargo, no funcionan perfectamente para preguntas más complejas. En este contexto, he colaborado en definir QAWiki: una colección (editada por expertos humanos) de preguntas en lenguaje natural junto con sus consultas en SPARQL. Se puede usar QAWiki para evaluar o entrenar sistemas de KGQA (ver ejemplo).

Una complicación con QAWiki es que requiere un gran esfuerzo manual para crear y validar preguntas, consultas, y sus metadatos. Con este trabajo de título, se busca un sistema con una interfaz más amigable que permite: (1) subir datos de forma masiva; (2) generar sugerencias de metadatos basados en preguntas/consultas parecidas; (3) detectar y corregir errores detectados en las preguntas, o las consultas.