論文の概要: Error Detection for Text-to-SQL Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13683v1
• Date: Tue, 23 May 2023 04:44:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 19:05:08.393785
• Title: Error Detection for Text-to-SQL Semantic Parsing
• Title（参考訳）: テキストからSQLへの意味解析における誤り検出
• Authors: Shijie Chen, Ziru Chen, Huan Sun, Yu Su
• Abstract要約: テキストからセマンティック解析のためのニューラルネットワークに依存しない誤り検出モデルを構築することを提案する。 提案モデルは,事前訓練された言語モデルに基づくもので,グラフニューラルネットワークによって学習された構造的特徴によって拡張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.03607490779373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite remarkable progress in text-to-SQL semantic parsing in recent years, the performance of existing parsers is still far from perfect. At the same time, modern deep learning based text-to-SQL parsers are often over-confident and thus casting doubt on their trustworthiness when deployed for real use. To that end, we propose to build a parser-independent error detection model for text-to-SQL semantic parsing. The proposed model is based on pre-trained language model of code and is enhanced with structural features learned by graph neural networks. We train our model on realistic parsing errors collected from a cross-domain setting. Experiments with three strong text-to-SQL parsers featuring different decoding mechanisms show that our approach outperforms parser-dependent uncertainty metrics and could effectively improve the performance and usability of text-to-SQL semantic parsers regardless of their architectures.
• Abstract（参考訳）: 近年、テキストからsqlへのセマンティクスが著しく進歩しているが、既存のパーサーのパフォーマンスは完璧にはほど遠い。 同時に、現代のディープラーニングベースのテキスト-SQLパーサは、しばしば過信であり、実際の使用のためにデプロイされた際の信頼性に疑問を呈する。 そこで本研究では,テキストからSQLへのセマンティック解析のためのパーサに依存しないエラー検出モデルを提案する。 提案モデルは,事前訓練された言語モデルに基づくもので,グラフニューラルネットワークによって学習された構造的特徴によって拡張されている。 クロスドメイン設定から収集した現実的な解析エラーをモデルでトレーニングします。 異なる復号機構を備えた3つの強力なテキスト-SQLパーサによる実験により、我々のアプローチはパーサに依存した不確実性指標よりも優れており、アーキテクチャに関わらず、テキスト-SQLセマンティックパーサの性能とユーザビリティを効果的に向上できることを示した。

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