論文の概要: DocuT5: Seq2seq SQL Generation with Table Documentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06193v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 13:31:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 16:14:09.980705
• Title: DocuT5: Seq2seq SQL Generation with Table Documentation
• Title（参考訳）: DocuT5: テーブルドキュメンテーションを備えたSeq2seq SQL生成
• Authors: Elena Soare, Iain Mackie, Jeffrey Dalton
• Abstract要約: 我々は、新しいテキスト・ツー・タコノミーの失敗分類を開発し、19.6%のエラーが外国の重大な誤りによるものであることを発見した。 本研究では,(1)外部キーの表構造コンテキストから知識を抽出するDocuT5を提案する。 どちらのタイプの知識も、スパイダー上の制約付き復号化によって最先端のT5よりも改善され、ドメイン知識はスパイダーDKやスパイダーSYNのデータセットで最先端に匹敵する効果を生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.586191108738563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current SQL generators based on pre-trained language models struggle to answer complex questions requiring domain context or understanding fine-grained table structure. Humans would deal with these unknowns by reasoning over the documentation of the tables. Based on this hypothesis, we propose DocuT5, which uses off-the-shelf language model architecture and injects knowledge from external `documentation' to improve domain generalization. We perform experiments on the Spider family of datasets that contain complex questions that are cross-domain and multi-table. Specifically, we develop a new text-to-SQL failure taxonomy and find that 19.6% of errors are due to foreign key mistakes, and 49.2% are due to a lack of domain knowledge. We proposed DocuT5, a method that captures knowledge from (1) table structure context of foreign keys and (2) domain knowledge through contextualizing tables and columns. Both types of knowledge improve over state-of-the-art T5 with constrained decoding on Spider, and domain knowledge produces state-of-the-art comparable effectiveness on Spider-DK and Spider-SYN datasets.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルに基づく現在のSQLジェネレータは、ドメインコンテキストを必要とする複雑な質問に答えたり、きめ細かいテーブル構造を理解するのに苦労しています。 人間はこれらの未知に対処し、テーブルのドキュメントを推論する。 この仮説に基づいて、既製の言語モデルアーキテクチャを使用し、ドメインの一般化を改善するために外部のドキュメントから知識を注入するDocuT5を提案する。 我々は、クロスドメインでマルチテーブルな複雑な質問を含むデータセットのスパイダーファミリーで実験を行う。 具体的には、新しいテキストからSQLへの障害分類を開発し、19.6%のエラーは外国のキーミスによるもので、49.2%はドメイン知識の欠如によるものである。 我々は,(1)外部キーの表構造コンテキストから知識を取り込むdocut5と,(2)表と列のコンテキスト化を通じてドメイン知識を取得するdocut5を提案する。 どちらのタイプの知識もクモ上の制限されたデコードによって最先端のt5よりも改善され、ドメイン知識はスパイダーdkとスパイダーシンデータセットで最先端の同等な効果を生み出す。

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