論文の概要: Diverse Parallel Data Synthesis for Cross-Database Adaptation of Text-to-SQL Parsers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16613v1
• Date: Sat, 29 Oct 2022 14:30:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 14:46:40.639671
• Title: Diverse Parallel Data Synthesis for Cross-Database Adaptation of Text-to-SQL Parsers
• Title（参考訳）: テキスト-SQL パーサのクロスデータベース適応のための多元並列データ合成
• Authors: Abhijeet Awasthi, Ashutosh Sathe, Sunita Sarawagi
• Abstract要約: 新しいデータベースへの適応は、新しいスキーマに自然言語クエリがないため、難しい問題である。 ターゲットスキーマにText-to-editを適用するためのフレームワークであるReFillを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.272952382662215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-SQL parsers typically struggle with databases unseen during the train time. Adapting parsers to new databases is a challenging problem due to the lack of natural language queries in the new schemas. We present ReFill, a framework for synthesizing high-quality and textually diverse parallel datasets for adapting a Text-to-SQL parser to a target schema. ReFill learns to retrieve-and-edit text queries from the existing schemas and transfers them to the target schema. We show that retrieving diverse existing text, masking their schema-specific tokens, and refilling with tokens relevant to the target schema, leads to significantly more diverse text queries than achievable by standard SQL-to-Text generation methods. Through experiments spanning multiple databases, we demonstrate that fine-tuning parsers on datasets synthesized using ReFill consistently outperforms the prior data-augmentation methods.
• Abstract（参考訳）: テキストからSQLへのパーサは、通常、列車の時間中に見つからないデータベースと苦労する。 新しいデータベースへのパーサーの適用は、新しいスキーマで自然言語クエリが欠如しているため、難しい問題である。 ReFillは、テキストからSQLへのパーサをターゲットスキーマに適応させるために、高品質で多種多様な並列データセットを合成するフレームワークである。 refillは既存のスキーマからテキストクエリの検索と編集を学び、ターゲットスキーマに転送する。 既存のさまざまなテキストを検索し、スキーマ固有のトークンをマスクし、ターゲットスキーマに関連するトークンを埋め込むことで、標準のSQL-to-Text生成方法よりもはるかに多様なテキストクエリが得られることを示す。 複数のデータベースにまたがる実験を通じて,refillを用いて合成したデータセット上の微調整パーサが,従来のデータ提供手法を一貫して上回っていることを実証する。

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