論文の概要: Know What I don't Know: Handling Ambiguous and Unanswerable Questions
for Text-to-SQL
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08902v1
- Date: Sat, 17 Dec 2022 15:32:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 16:11:56.422971
- Title: Know What I don't Know: Handling Ambiguous and Unanswerable Questions
for Text-to-SQL
- Title(参考訳): 知らないことを知る:テキストからSQLへの曖昧で不可解な質問の扱い
- Authors: Bing Wang, Yan Gao, Zhoujun Li, Jian-Guang Lou
- Abstract要約: 既存のtext-to-thes は任意のユーザ質問に対して "plausible" クエリを生成する。
各カテゴリの背景にある原因を特定し、曖昧で解決不可能な質問に対処するための要件を提案する。
本稿では,エラー検出,リレーショナルエラー検出,ローカライズ説明のための弱教師付きモデル(Detecting-Then-Explaining)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.5089235153207
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The task of text-to-SQL is to convert a natural language question to its
corresponding SQL query in the context of relational tables. Existing
text-to-SQL parsers generate a "plausible" SQL query for an arbitrary user
question, thereby failing to correctly handle problematic user questions. To
formalize this problem, we conduct a preliminary study on the observed
ambiguous and unanswerable cases in text-to-SQL and summarize them into 6
feature categories. Correspondingly, we identify the causes behind each
category and propose requirements for handling ambiguous and unanswerable
questions. Following this study, we propose a simple yet effective
counterfactual example generation approach for the automatic generation of
ambiguous and unanswerable text-to-SQL examples. Furthermore, we propose a
weakly supervised model DTE (Detecting-Then-Explaining) for error detection,
localization, and explanation. Experimental results show that our model
achieves the best result on both real-world examples and generated examples
compared with various baselines. We will release data and code for future
research.
- Abstract(参考訳): テキストからSQLへのタスクは、自然言語の質問をリレーショナルテーブルのコンテキストで対応するSQLクエリに変換することである。
既存のテキストからSQLへのパーサは任意のユーザ質問に対して"楽観的な"SQLクエリを生成します。
この問題を形式化するために,テキスト・トゥ・SQLにおける不明瞭・不確実な事例について予備研究を行い,それらを6つの特徴カテゴリにまとめる。
それに応じて,各カテゴリの背後にある原因を特定し,あいまいで不可解な質問を扱うための要件を提案する。
そこで本研究では,不明瞭なテキストからSQLへの自動生成のための,単純な反実例生成手法を提案する。
さらに,誤り検出,局所化,説明のための弱教師付きモデルdte(detecting-then-explaining)を提案する。
実験の結果,実世界の実例と生成した実例の両方において,本モデルが最良となることがわかった。
今後の研究のためにデータとコードをリリースします。
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