論文の概要: On the Structural Generalization in Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04790v1
• Date: Thu, 12 Jan 2023 02:52:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 14:19:33.769772
• Title: On the Structural Generalization in Text-to-SQL
• Title（参考訳）: Text-to-SQLにおける構造一般化について
• Authors: Jieyu Li, Lu Chen, Ruisheng Cao, Su Zhu, Hongshen Xu, Zhi Chen, Hanchong Zhang, Kai Yu
• Abstract要約: データベーススキーマ(DS)の構造的多様性について検討する。 本稿では,新しいテキスト間構造データを生成するフレームワークを提案する。 合成試料を用いたテキスト・ツー・モデルの評価における顕著な性能低下
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.56043090037171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exploring the generalization of a text-to-SQL parser is essential for a system to automatically adapt the real-world databases. Previous works provided investigations focusing on lexical diversity, including the influence of the synonym and perturbations in both natural language questions and databases. However, research on the structure variety of database schema~(DS) is deficient. Specifically, confronted with the same input question, the target SQL is probably represented in different ways when the DS comes to a different structure. In this work, we provide in-deep discussions about the structural generalization of text-to-SQL tasks. We observe that current datasets are too templated to study structural generalization. To collect eligible test data, we propose a framework to generate novel text-to-SQL data via automatic and synchronous (DS, SQL) pair altering. In the experiments, significant performance reduction when evaluating well-trained text-to-SQL models on the synthetic samples demonstrates the limitation of current research regarding structural generalization. According to comprehensive analysis, we suggest the practical reason is the overfitting of (NL, SQL) patterns.
• Abstract（参考訳）: 現実のデータベースを自動的に適応させるためには,テキストからSQLへのパーサの一般化を探求することが不可欠である。 以前の研究は、自然言語質問とデータベースの両方における同義語と摂動の影響を含む、語彙の多様性に焦点を当てた調査を行った。 しかし、データベーススキーマ~(DS)の構造多様性の研究は不十分である。 特に、同じ入力問題に直面して、DSが別の構造となると、ターゲットSQLはおそらく異なる方法で表現される。 本稿では,テキストからsqlへのタスクの構造的一般化に関する深い議論を行う。 現在のデータセットは、構造的一般化を研究するにはテンプレート化されすぎている。 テストデータを取得するために,自動および同期(DS, SQL)ペア変更による新しいテキスト-SQLデータを生成するフレームワークを提案する。 実験では, 十分に訓練されたテキスト-SQLモデルの評価において, 構造一般化に関する現在の研究の限界が示される。 包括的分析によると、実際的な理由は(NL, SQL)パターンの過剰適合である。

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