論文の概要: Interactive Text-to-SQL Generation via Editable Step-by-Step Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07372v1
• Date: Fri, 12 May 2023 10:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 13:16:42.450961
• Title: Interactive Text-to-SQL Generation via Editable Step-by-Step Explanations
• Title（参考訳）: 編集可能なステップバイステップ記述によるインタラクティブテキスト間SQL生成
• Authors: Yuan Tian, Toby Jia-Jun Li, Jonathan K. Kummerfeld, and Tianyi Zhang
• Abstract要約: 非専門家がデータベースの分析力を完全に解き放つことは困難である。 そこで我々は,不正SQLのステップバイステップ説明をユーザが直接編集できる新しいインタラクション機構を提案する。 スパイダーベンチマークの実験では、我々の手法は3つのSOTAアプローチを少なくとも31.6%上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.992857837437846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relational databases play an important role in this Big Data era. However, it is challenging for non-experts to fully unleash the analytical power of relational databases, since they are not familiar with database languages such as SQL. Many techniques have been proposed to automatically generate SQL from natural language, but they suffer from two issues: (1) they still make many mistakes, particularly for complex queries, and (2) they do not provide a flexible way for non-expert users to validate and refine the incorrect queries. To address these issues, we introduce a new interaction mechanism that allows users directly edit a step-by-step explanation of an incorrect SQL to fix SQL errors. Experiments on the Spider benchmark show that our approach outperforms three SOTA approaches by at least 31.6% in terms of execution accuracy. A user study with 24 participants further shows that our approach helped users solve significantly more SQL tasks with less time and higher confidence, demonstrating its potential to expand access to databases, particularly for non-experts.
• Abstract（参考訳）: 関係データベースは、このビッグデータ時代において重要な役割を果たす。 しかし、SQLのようなデータベース言語に慣れていないため、非専門家がリレーショナルデータベースの分析能力を完全に解き放つことは困難である。 自然言語からSQLを自動的に生成する多くのテクニックが提案されているが、それらは2つの問題に悩まされている。(1) 依然として多くのミス、特に複雑なクエリ、(2) 非専門家のユーザが不正クエリを検証、洗練するための柔軟な方法を提供していない。 これらの問題に対処するために、ユーザがSQLエラーを修正するために、間違ったSQLのステップバイステップ説明を直接編集できる新しいインタラクションメカニズムを導入する。 スパイダーベンチマークの実験では、我々の手法は3つのSOTAアプローチを少なくとも31.6%上回っている。 24人の参加者によるユーザスタディでは、私たちのアプローチによって、より少ない時間と高い信頼性で、はるかに多くのSQLタスクを解決できることが示されています。

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