論文の概要: Prompting GPT-3.5 for Text-to-SQL with De-semanticization and Skeleton Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13301v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 15:24:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 16:51:23.699688
• Title: Prompting GPT-3.5 for Text-to-SQL with De-semanticization and Skeleton Retrieval
• Title（参考訳）: De-semanticization と Skeleton Retrieval を用いたテキストからSQLへの GPT-3.5 のプロンプト
• Authors: Chunxi Guo, Zhiliang Tian, Jintao Tang, Pancheng Wang, Zhihua Wen, Kang Yang and Ting Wang
• Abstract要約: Text-to-は、自然言語の質問を構造化されたクエリ言語()に変換し、データベースから情報を取得するタスクである。 本稿では,テキスト・トゥ・テキストのための LLM ベースのフレームワークを提案する。 我々は,疑問骨格を抽出する非意味化機構を設計し,その構造的類似性に基づいて類似した例を検索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.747079214502673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-SQL is a task that converts a natural language question into a structured query language (SQL) to retrieve information from a database. Large language models (LLMs) work well in natural language generation tasks, but they are not specifically pre-trained to understand the syntax and semantics of SQL commands. In this paper, we propose an LLM-based framework for Text-to-SQL which retrieves helpful demonstration examples to prompt LLMs. However, questions with different database schemes can vary widely, even if the intentions behind them are similar and the corresponding SQL queries exhibit similarities. Consequently, it becomes crucial to identify the appropriate SQL demonstrations that align with our requirements. We design a de-semanticization mechanism that extracts question skeletons, allowing us to retrieve similar examples based on their structural similarity. We also model the relationships between question tokens and database schema items (i.e., tables and columns) to filter out scheme-related information. Our framework adapts the range of the database schema in prompts to balance length and valuable information. A fallback mechanism allows for a more detailed schema to be provided if the generated SQL query fails. Ours outperforms state-of-the-art models and demonstrates strong generalization ability on three cross-domain Text-to-SQL benchmarks.
• Abstract（参考訳）: text-to-sqlは、自然言語質問を構造化クエリ言語(sql)に変換し、データベースから情報を取得するタスクである。 大規模言語モデル(LLM)は自然言語生成タスクではうまく機能するが、SQLコマンドの構文や意味を理解するための事前訓練はされていない。 本稿では,テキストからsqlへの変換を行うためのllmベースのフレームワークを提案する。 しかし、データベーススキーマが異なる質問は、背後にある意図が似ていて、対応するSQLクエリが類似しているとしても、大きく異なる可能性がある。 その結果、要件に合致する適切なsqlデモを特定することが重要になります。 疑問骨格を抽出する非意味化機構を設計し,その構造的類似性に基づいて類似例を検索する。 また,質問トークンとデータベーススキーマ項目(テーブルや列など)の関係をモデル化し,スキーム関連の情報をフィルタする。 我々のフレームワークはデータベーススキーマの範囲に適応し、長さと貴重な情報のバランスを取る。 フォールバックメカニズムにより、生成されたSQLクエリーが失敗した場合、より詳細なスキーマを提供することができる。 我々のモデルは最先端モデルより優れており、3つのクロスドメインのText-to-SQLベンチマークで強力な一般化能力を示している。

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