論文の概要: TableQA: a Large-Scale Chinese Text-to-SQL Dataset for Table-Aware SQL Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06434v1
• Date: Wed, 10 Jun 2020 03:49:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 04:56:28.526397
• Title: TableQA: a Large-Scale Chinese Text-to-SQL Dataset for Table-Aware SQL Generation
• Title（参考訳）: TableQA: テーブル対応SQL生成のための大規模中国語テキスト-SQLデータセット
• Authors: Ningyuan Sun, Xuefeng Yang, Yunfeng Liu
• Abstract要約: 既存のNL2データセットは、条件値が自然言語の質問に正確に現れるべきであり、クエリはテーブルから答えられると仮定する。 6,000のテーブル上で64,891の質問と20,311のユニークなsqlクエリからなる中国語の大規模クロスドメイン自然言語データセットであるTableQAを提案する。 問題を軽減するために2つのテーブル認識アプローチを提案し、エンドツーエンドアプローチでは条件値と論理形式タスクにおいて51.3%と47.4%の精度が得られ、それぞれ4.7%と3.4%が改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4161707164978137
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Parsing natural language to corresponding SQL (NL2SQL) with data driven approaches like deep neural networks attracts much attention in recent years. Existing NL2SQL datasets assume that condition values should appear exactly in natural language questions and the queries are answerable given the table. However, these assumptions may fail in practical scenarios, because user may use different expressions for the same content in the table, and query information outside the table without the full picture of contents in table. Therefore we present TableQA, a large-scale cross-domain Natural Language to SQL dataset in Chinese language consisting 64,891 questions and 20,311 unique SQL queries on over 6,000 tables. Different from exisiting NL2SQL datasets, TableQA requires to generalize well not only to SQL skeletons of different questions and table schemas, but also to the various expressions for condition values. Experiment results show that the state-of-the-art model with 95.1% condition value accuracy on WikiSQL only gets 46.8% condition value accuracy and 43.0% logic form accuracy on TableQA, indicating the proposed dataset is challenging and necessary to handle. Two table-aware approaches are proposed to alleviate the problem, the end-to-end approaches obtains 51.3% and 47.4% accuracy on the condition value and logic form tasks, with improvement of 4.7% and 3.4% respectively.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープニューラルネットワークのようなデータ駆動アプローチで自然言語を対応するSQL(NL2SQL)に解析することが注目されている。 既存のNL2SQLデータセットは、条件値が自然言語の質問に正確に現れるべきであり、クエリはテーブルから答えられると仮定する。 しかし、これらの仮定は、ユーザがテーブル内の同じコンテンツに対して異なる表現を使い、テーブル内のコンテンツの全体像なしでテーブル外の情報をクエリできるため、現実的なシナリオでは失敗する可能性がある。 そこで我々は,64,891の質問と2,311のユニークなSQLクエリからなる中国語の大規模クロスドメイン自然言語からSQLへのデータセットであるTableQAを提案する。 NL2SQLデータセットの消し出しとは異なり、TableQAは、異なる質問やテーブルスキーマのSQLスケルトンだけでなく、条件値のさまざまな式に対しても、適切に一般化する必要がある。 実験の結果、wikisqlの条件値精度95.1%の最先端モデルは、tableqaの条件値精度46.8%と論理フォーム精度43.0%しか得られず、提案されたデータセットの処理が困難で必要であることが示されている。 問題を軽減するために2つのテーブル認識アプローチを提案し、エンドツーエンドアプローチでは条件値と論理形式タスクの精度が51.3%と47.4%、それぞれ4.7%と3.4%向上した。

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