論文の概要: ColloQL: Robust Cross-Domain Text-to-SQL Over Search Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09927v1
• Date: Mon, 19 Oct 2020 23:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 20:48:14.377017
• Title: ColloQL: Robust Cross-Domain Text-to-SQL Over Search Queries
• Title（参考訳）: ColloQL: 検索クエリによるクロスドメインテキストからSQLへのロバスト
• Authors: Karthik Radhakrishnan, Arvind Srikantan, Xi Victoria Lin
• Abstract要約: データ拡張技術とサンプリングベースコンテンツ対応BERTモデル(ColloQL)を紹介する。 ColloQLは、Wikilogicalデータセット上で84.9%(実行)と90.7%(実行)の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.273545005890496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Translating natural language utterances to executable queries is a helpful technique in making the vast amount of data stored in relational databases accessible to a wider range of non-tech-savvy end users. Prior work in this area has largely focused on textual input that is linguistically correct and semantically unambiguous. However, real-world user queries are often succinct, colloquial, and noisy, resembling the input of a search engine. In this work, we introduce data augmentation techniques and a sampling-based content-aware BERT model (ColloQL) to achieve robust text-to-SQL modeling over natural language search (NLS) questions. Due to the lack of evaluation data, we curate a new dataset of NLS questions and demonstrate the efficacy of our approach. ColloQL's superior performance extends to well-formed text, achieving 84.9% (logical) and 90.7% (execution) accuracy on the WikiSQL dataset, making it, to the best of our knowledge, the highest performing model that does not use execution guided decoding.
• Abstract（参考訳）: 自然言語発話を実行可能なクエリに変換することは、リレーショナルデータベースに格納された膨大なデータを、より幅広い非技術に精通したエンドユーザーにアクセスさせるのに役立つテクニックである。 この分野の先行研究は、言語的に正確で意味的に曖昧なテキスト入力に重点を置いてきた。 しかし、現実世界のユーザクエリは、検索エンジンの入力に類似した簡潔で口語的でノイズが多い。 本研究では,自然言語検索(NLS)問題に対する堅牢なテキスト-SQLモデリングを実現するために,データ拡張手法とサンプリングベースコンテンツ対応BERTモデル(ColloQL)を紹介する。 評価データがないため、NLS質問の新しいデータセットをキュレートし、アプローチの有効性を実証する。 ColloQLの優れたパフォーマンスは、十分に整ったテキストにまで拡張され、WikiSQLデータセット上で84.9%(論理)と90.7%(実行)の精度を達成した。

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