論文の概要: Importance of Synthesizing High-quality Data for Text-to-SQL Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08785v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 02:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 16:01:33.259667
• Title: Importance of Synthesizing High-quality Data for Text-to-SQL Parsing
• Title（参考訳）: テキストからsqlへのパースにおける高品質データの合成の重要性
• Authors: Yiyun Zhao, Jiarong Jiang, Yiqun Hu, Wuwei Lan, Henry Zhu, Anuj Chauhan, Alexander Li, Lin Pan, Jun Wang, Chung-Wei Hang, Sheng Zhang, Marvin Dong, Joe Lilien, Patrick Ng, Zhiguo Wang, Vittorio Castelli, Bing Xiang
• Abstract要約: 最先端のテキストから重み付けアルゴリズムは、強化された合成データでトレーニングされた場合、一般的なベンチマークでは改善されなかった。 本稿では,スキーマから重要な関係を取り入れ,強い型付けを課し,スキーマ重み付きカラムサンプリングを行う新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.02856634369174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been increasing interest in synthesizing data to improve downstream text-to-SQL tasks. In this paper, we first examined the existing synthesized datasets and discovered that state-of-the-art text-to-SQL algorithms did not further improve on popular benchmarks when trained with augmented synthetic data. We observed two shortcomings: illogical synthetic SQL queries from independent column sampling and arbitrary table joins. To address these issues, we propose a novel synthesis framework that incorporates key relationships from schema, imposes strong typing, and conducts schema-distance-weighted column sampling. We also adopt an intermediate representation (IR) for the SQL-to-text task to further improve the quality of the generated natural language questions. When existing powerful semantic parsers are pre-finetuned on our high-quality synthesized data, our experiments show that these models have significant accuracy boosts on popular benchmarks, including new state-of-the-art performance on Spider.
• Abstract（参考訳）: 近年、ダウンストリームのテキスト-SQLタスクを改善するために、データの合成への関心が高まっている。 本稿では, 既存の合成データセットを最初に検証し, 拡張合成データを用いた学習において, 一般的なベンチマークでは, 最先端のテキスト対sqlアルゴリズムが改善されないことを発見した。 独立カラムサンプリングによる非論理的SQLクエリと任意のテーブル結合の2つの欠点を観察した。 これらの問題に対処するために,スキーマから重要な関係を取り入れ,強い型付けを課し,スキーマ距離重み付き列サンプリングを行う新しい合成フレームワークを提案する。 また、生成した自然言語質問の品質をさらに向上するために、SQL-to-textタスクの中間表現(IR)も採用しています。 既存の強力なセマンティクスパーサが高品質な合成データに事前調整されている場合、これらのモデルが、spiderの最新のパフォーマンスなど、人気のあるベンチマークでかなり精度が向上していることが実験で示されています。

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