論文の概要: CSS: A Large-scale Cross-schema Chinese Text-to-SQL Medical Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15891v1
• Date: Thu, 25 May 2023 09:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 16:07:41.902812
• Title: CSS: A Large-scale Cross-schema Chinese Text-to-SQL Medical Dataset
• Title（参考訳）: CSS: 大規模なクロススキーマ中国のテキスト-SQL医療データセット
• Authors: Hanchong Zhang, Jieyu Li, Lu Chen, Ruisheng Cao, Yunyan Zhang, Yu Huang, Yefeng Zheng, Kai Yu
• Abstract要約: そこで本研究では,大規模なCrosS- Chinese text-to-hugging データセットについて述べる。 CSSは当初、2つのデータベースにまたがる4,340対の質問ペアで構成されていた。 異なる医療システムにモデルを一般化するために、19の新しいデータベースと29,280のサンプルを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.43236560948185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The cross-domain text-to-SQL task aims to build a system that can parse user questions into SQL on complete unseen databases, and the single-domain text-to-SQL task evaluates the performance on identical databases. Both of these setups confront unavoidable difficulties in real-world applications. To this end, we introduce the cross-schema text-to-SQL task, where the databases of evaluation data are different from that in the training data but come from the same domain. Furthermore, we present CSS, a large-scale CrosS-Schema Chinese text-to-SQL dataset, to carry on corresponding studies. CSS originally consisted of 4,340 question/SQL pairs across 2 databases. In order to generalize models to different medical systems, we extend CSS and create 19 new databases along with 29,280 corresponding dataset examples. Moreover, CSS is also a large corpus for single-domain Chinese text-to-SQL studies. We present the data collection approach and a series of analyses of the data statistics. To show the potential and usefulness of CSS, benchmarking baselines have been conducted and reported. Our dataset is publicly available at \url{https://huggingface.co/datasets/zhanghanchong/css}.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインのテキスト・トゥ・SQLタスクは、完全に見えないデータベース上でユーザ質問をSQLに解析できるシステムを構築することを目的としており、単一ドメインのテキスト・トゥ・SQLタスクは同一データベースのパフォーマンスを評価する。 これら2つのセットアップは、現実のアプリケーションでは避けられない困難に直面します。 この目的のために,評価データのデータベースとトレーニングデータのデータベースは異なるが,同じドメインから来るクロススキーマのテキストからsqlへのタスクを導入する。 さらに,大規模なCrosS-Schema中国語テキスト-SQLデータセットであるCSSについて,対応する研究を行う。 CSSは当初、2つのデータベースにまたがる4,340の質問/SQLペアで構成されていた。 モデルを異なる医療システムに一般化するために、cssを拡張し、対応するデータセット例29,280とともに19の新しいデータベースを作成します。 さらにCSSは、単一ドメインの中国語テキスト-SQL研究のための大きなコーパスでもある。 本稿では,データ収集手法とデータ統計の一連の分析について述べる。 CSSの可能性と有用性を示すため、ベンチマークベースラインが実施され、報告されている。 我々のデータセットは \url{https://huggingface.co/datasets/zhangchong/css} で公開されています。

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