論文の概要: Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12627v2
• Date: Thu, 31 Dec 2020 01:02:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 01:18:55.767853
• Title: Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic Parsing
• Title（参考訳）: クロスドメインテキスト-SQL間セマンティック解析のためのブリッジングテキストとタブラリデータ
• Authors: Xi Victoria Lin and Richard Socher and Caiming Xiong
• Abstract要約: BRIDGEは、フィールドのサブセットが質問に言及されたセル値で拡張されるタグ付きシーケンスの質問とDBスキーマを表します。 BRIDGEは、人気のクロスDBテキスト-リレーショナルベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しました。 本分析は,BRIDGEが望まれる相互依存を効果的に捕捉し,さらにテキストDB関連タスクに一般化する可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.97778888305506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present BRIDGE, a powerful sequential architecture for modeling dependencies between natural language questions and relational databases in cross-DB semantic parsing. BRIDGE represents the question and DB schema in a tagged sequence where a subset of the fields are augmented with cell values mentioned in the question. The hybrid sequence is encoded by BERT with minimal subsequent layers and the text-DB contextualization is realized via the fine-tuned deep attention in BERT. Combined with a pointer-generator decoder with schema-consistency driven search space pruning, BRIDGE attained state-of-the-art performance on popular cross-DB text-to-SQL benchmarks, Spider (71.1\% dev, 67.5\% test with ensemble model) and WikiSQL (92.6\% dev, 91.9\% test). Our analysis shows that BRIDGE effectively captures the desired cross-modal dependencies and has the potential to generalize to more text-DB related tasks. Our implementation is available at \url{https://github.com/salesforce/TabularSemanticParsing}.
• Abstract（参考訳）: BRIDGEは,自然言語質問と関係データベース間の依存関係をモデリングする,強力なシーケンシャルアーキテクチャである。 BRIDGEは、フィールドのサブセットが質問に言及されたセル値で拡張されるタグ付きシーケンスで、質問とDBスキーマを表す。 ハイブリッドシーケンスはBERTによって最小層でエンコードされ、BERTの微調整深度でテキスト-DBコンテキスト化を実現する。 スキーマ一貫性駆動の検索スペースプルーニングを備えたポインタジェネレータデコーダと組み合わせて、BRIDGEは一般的なクロスDBテキスト-SQLベンチマーク、スパイダー(71.1\%、アンサンブルモデルで67.5\%)、WikiSQL(92.6\%、91.9\%)で最先端のパフォーマンスを達成した。 本分析は,BRIDGEが望まれる相互依存を効果的に捕捉し,テキストDB関連タスクに一般化する可能性を示唆している。 我々の実装は \url{https://github.com/salesforce/TabularSemanticParsing} で利用可能です。

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