論文の概要: An Investigation Between Schema Linking and Text-to-SQL Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01847v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 02:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 17:33:36.077635
• Title: An Investigation Between Schema Linking and Text-to-SQL Performance
• Title（参考訳）: スキーマリンクとテキスト間SQL性能の検討
• Authors: Yasufumi Taniguchi, Hiroki Nakayama, Kubo Takahiro, Jun Suzuki
• Abstract要約: 近年のニューラルアプローチは優れたパフォーマンスをもたらすが、将来の発展を妨げるのが難しいモデルである。 本研究の目的は,ニューラルネットワークの解釈に対するより良いアプローチを提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.524953580249395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-SQL is a crucial task toward developing methods for understanding natural language by computers. Recent neural approaches deliver excellent performance; however, models that are difficult to interpret inhibit future developments. Hence, this study aims to provide a better approach toward the interpretation of neural models. We hypothesize that the internal behavior of models at hand becomes much easier to analyze if we identify the detailed performance of schema linking simultaneously as the additional information of the text-to-SQL performance. We provide the ground-truth annotation of schema linking information onto the Spider dataset. We demonstrate the usefulness of the annotated data and how to analyze the current state-of-the-art neural models.
• Abstract（参考訳）: テキストからsqlへの変換は,自然言語をコンピュータで理解する上で重要な課題である。 最近のニューラルアプローチは優れたパフォーマンスを提供するが、解釈が難しいモデルは将来の発展を阻害する。 そこで本研究では,ニューラルネットワークの解釈に対するより良いアプローチを提案する。 我々は,スキーマリンクの詳細な性能をテキスト・トゥ・SQLパフォーマンスの付加情報として同時に特定した場合,手前のモデルの内部挙動を解析しやすくする仮説を立てた。 Spiderデータセットに情報をリンクするスキーマの基本的なアノテーションを提供します。 本稿では,アノテートデータの有用性と現状のニューラルモデルの解析方法について述べる。

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