論文の概要: Towards Knowledge-Intensive Text-to-SQL Semantic Parsing with Formulaic Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01067v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 12:37:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 14:31:03.658579
• Title: Towards Knowledge-Intensive Text-to-SQL Semantic Parsing with Formulaic Knowledge
• Title（参考訳）: 論理知識を用いた知識集約型テキストからsqlへの意味解析
• Authors: Longxu Dou, Yan Gao, Xuqi Liu, Mingyang Pan, Dingzirui Wang, Wanxiang Che, Dechen Zhan, Min-Yen Kan, Jian-Guang Lou
• Abstract要約: 我々は、さまざまなドメインをカバーするドメイン固有の質問からなる新しい中国のベンチマークKnowを構築した。 次に、付加的なデータ例に注釈を付けるのではなく、公式知識を提示することでこの問題に対処する。 より具体的には、ドメイン知識基盤として定式的知識バンクを構築し、解析中にこの定式的知識を活用するためのフレームワーク(ReGrouP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.85168428642474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study the problem of knowledge-intensive text-to-SQL, in which domain knowledge is necessary to parse expert questions into SQL queries over domain-specific tables. We formalize this scenario by building a new Chinese benchmark KnowSQL consisting of domain-specific questions covering various domains. We then address this problem by presenting formulaic knowledge, rather than by annotating additional data examples. More concretely, we construct a formulaic knowledge bank as a domain knowledge base and propose a framework (ReGrouP) to leverage this formulaic knowledge during parsing. Experiments using ReGrouP demonstrate a significant 28.2% improvement overall on KnowSQL.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識集約型テキスト・トゥ・SQLの課題について考察する。ドメイン固有テーブル上での専門家による質問をSQLクエリに解析するためには,ドメイン知識が必要である。 私たちは、さまざまなドメインをカバーするドメイン固有の質問からなる新しい中国のベンチマークknowsqlを構築することで、このシナリオを形式化します。 次に、付加的なデータ例に注釈を付けるのではなく、公式知識を提示することでこの問題に対処する。 より具体的には、ドメイン知識ベースとして公式知識バンクを構築し、解析中にこの公式知識を活用するためのフレームワーク(再グループ)を提案する。 ReGrouPを使った実験では、KnowSQL全体の28.2%が大幅に改善されている。

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