Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Driven Natural Languages Text to SQL Query Conversion: A Survey

論文の概要: Deep Learning Driven Natural Languages Text to SQL Query Conversion: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04415v1
Date: Mon, 8 Aug 2022 20:54:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-10 12:03:18.245175
Title: Deep Learning Driven Natural Languages Text to SQL Query Conversion: A Survey
Title（参考訳）: ディープラーニング駆動自然言語のテキストからSQLクエリへの変換:サーベイ
Authors: Ayush Kumar, Parth Nagarkar, Prabhav Nalhe, and Sanjeev Vijayakumar
Abstract要約: 本稿では,近年研究されている24のニューラルネットワークモデルについて概観する。 TEXT2技術のモデルのトレーニングに広く使用されている11のデータセットの概要も紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.309914459672557
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: With the future striving toward data-centric decision-making, seamless access to databases is of utmost importance. There is extensive research on creating an efficient text-to-sql (TEXT2SQL) model to access data from the database. Using a Natural language is one of the best interfaces that can bridge the gap between the data and results by accessing the database efficiently, especially for non-technical users. It will open the doors and create tremendous interest among users who are well versed in technical skills or not very skilled in query languages. Even if numerous deep learning-based algorithms are proposed or studied, there still is very challenging to have a generic model to solve the data query issues using natural language in a real-work scenario. The reason is the use of different datasets in different studies, which comes with its limitations and assumptions. At the same time, we do lack a thorough understanding of these proposed models and their limitations with the specific dataset it is trained on. In this paper, we try to present a holistic overview of 24 recent neural network models studied in the last couple of years, including their architectures involving convolutional neural networks, recurrent neural networks, pointer networks, reinforcement learning, generative models, etc. We also give an overview of the 11 datasets that are widely used to train the models for TEXT2SQL technologies. We also discuss the future application possibilities of TEXT2SQL technologies for seamless data queries.
Abstract（参考訳）: 将来的には、データ中心の意思決定に向けて、データベースへのシームレスなアクセスが最重要となる。データベースからデータにアクセスするための効率的なtext-to-sql(text2sql)モデルの作成に関する広範な研究がある。自然言語を使うことは、特に非技術ユーザにとって、効率的にデータベースにアクセスすることで、データと結果のギャップを橋渡しできる最良のインターフェースの1つです。技術的なスキルに精通しているか、クエリ言語に精通していないユーザの間で、ドアを開いて大きな関心を喚起します。ディープラーニングベースのアルゴリズムが多数提案されたり研究されたとしても、実際の作業シナリオで自然言語を使ってデータクエリ問題を解決する汎用モデルを持つことは、依然として非常に困難である。その理由は、異なる研究で異なるデータセットを使うことであり、その制限と仮定が伴う。同時に、これらの提案されたモデルと、トレーニングされた特定のデータセットに対する制限について、十分に理解できていないのです。本稿では,近年研究されている,畳み込みニューラルネットワーク,リカレントニューラルネットワーク,ポインタネットワーク,強化学習,生成モデルなどを含む,24のニューラルネットワークモデルの概要を紹介する。 TEXT2SQL技術のモデルのトレーニングに広く使用されている11のデータセットの概要も紹介する。また、シームレスなデータクエリのためのTEXT2SQL技術の将来の可能性についても論じる。

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