論文の概要: Relation Aware Semi-autoregressive Semantic Parsing for NL2SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00804v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 12:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 21:30:31.649563
• Title: Relation Aware Semi-autoregressive Semantic Parsing for NL2SQL
• Title（参考訳）: NL2SQLにおける半自己回帰的意味解析
• Authors: Junyang Huang, Yongbo Wang, Yongliang Wang, Yang Dong and Yanghua Xiao
• Abstract要約: 我々は,NL2のバックボーンに適応可能な,半自動意味解析(MODN)フレームワークを提案する。 実験結果とケーススタディから,本モデルはNL2における単語表現の学習に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.605904256822786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural language to SQL (NL2SQL) aims to parse a natural language with a given database into a SQL query, which widely appears in practical Internet applications. Jointly encode database schema and question utterance is a difficult but important task in NL2SQL. One solution is to treat the input as a heterogeneous graph. However, it failed to learn good word representation in question utterance. Learning better word representation is important for constructing a well-designed NL2SQL system. To solve the challenging task, we present a Relation aware Semi-autogressive Semantic Parsing (\MODN) ~framework, which is more adaptable for NL2SQL. It first learns relation embedding over the schema entities and question words with predefined schema relations with ELECTRA and relation aware transformer layer as backbone. Then we decode the query SQL with a semi-autoregressive parser and predefined SQL syntax. From empirical results and case study, our model shows its effectiveness in learning better word representation in NL2SQL.
• Abstract（参考訳）: SQLへの自然言語(NL2SQL)は、あるデータベースで自然言語を解析してSQLクエリにすることを目的としている。 データベーススキーマと質問発話を共同でエンコードすることは、NL2SQLでは難しいが重要なタスクである。 一つの解決策は、入力を異質なグラフとして扱うことである。 しかし、質問発声において良い単語表現を学ばなかった。 優れた単語表現の学習は、よく設計されたNL2SQLシステムを構築する上で重要である。 この課題を解決するために,NL2SQLより適応性の高い半自動意味解析(\MODN)・フレームワークを提案する。 まず、ELECTRAと事前定義されたスキーマ関係を持つスキーマエンティティと疑問語に埋め込まれた関係を学習する。 次に、クエリSQLを半自己回帰パーサと事前定義されたSQL構文でデコードします。 実験結果とケーススタディから,NL2SQLにおける単語表現の学習の有効性を示す。

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