論文の概要: N-Best Hypotheses Reranking for Text-To-SQL Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10668v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 15:35:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 12:49:31.741581
• Title: N-Best Hypotheses Reranking for Text-To-SQL Systems
• Title（参考訳）: テキスト間SQLシステムにおけるN-Best仮説の再検討
• Authors: Lu Zeng, Sree Hari Krishnan Parthasarathi, Dilek Hakkani-Tur
• Abstract要約: Text-to-Taskは自然言語の発話を構造化クエリにマッピングする。 最先端のSOTA(State-of-the-art)システムは、大規模で訓練済みの言語モデルに頼っている。 発見は、再ランク付けによる潜在的な大幅な改善を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.966624873109535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Text-to-SQL task maps natural language utterances to structured queries that can be issued to a database. State-of-the-art (SOTA) systems rely on finetuning large, pre-trained language models in conjunction with constrained decoding applying a SQL parser. On the well established Spider dataset, we begin with Oracle studies: specifically, choosing an Oracle hypothesis from a SOTA model's 10-best list, yields a $7.7\%$ absolute improvement in both exact match (EM) and execution (EX) accuracy, showing significant potential improvements with reranking. Identifying coherence and correctness as reranking approaches, we design a model generating a query plan and propose a heuristic schema linking algorithm. Combining both approaches, with T5-Large, we obtain a consistent $1\% $ improvement in EM accuracy, and a $~2.5\%$ improvement in EX, establishing a new SOTA for this task. Our comprehensive error studies on DEV data show the underlying difficulty in making progress on this task.
• Abstract（参考訳）: text-to-sqlタスクは、自然言語発話をデータベースに発行可能な構造化クエリにマップする。 State-of-the-art (SOTA) システムは、SQLパーサを適用する制約付きデコードとともに、大規模で訓練済みの言語モデルを微調整する。 特に、SOTAモデルの10-bestリストからOracle仮説を選択し、正確なマッチング(EM)と実行(EX)の正確性の両方において7.7\%の絶対的な改善をもたらし、再ランク付けによる潜在的な改善を示す。 一貫性と正確性を再評価する手法として,クエリ計画を生成するモデルを設計し,ヒューリスティックなスキーマリンクアルゴリズムを提案する。 どちらのアプローチもt5-largeと組み合わせることで、em精度の一貫した1$%$改善と ex の$2.5\%$改善が得られ、このタスクのための新しい sota が確立されます。 本稿では,DEVデータの総合的誤差解析により,この課題の進展の根底にある課題を示す。

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