論文の概要: SQLformer: Deep Auto-Regressive Query Graph Generation for Text-to-SQL Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18376v3
- Date: Mon, 15 Apr 2024 02:26:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 23:27:27.459864
- Title: SQLformer: Deep Auto-Regressive Query Graph Generation for Text-to-SQL Translation
- Title(参考訳): SQLformer: テキストからSQLへの変換のためのディープ自動回帰クエリグラフ生成
- Authors: Adrián Bazaga, Pietro Liò, Gos Micklem,
- Abstract要約: 本稿では,テキストから翻訳タスクを実行するためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、エンコーダ層とデコーダ層に構造バイアスを組み込んで、自動回帰的にクエリを抽象構文木(AST)として予測する。
私たちの実装はhttps://Adrian.com/BZG/former.comで公開されています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.07396492960869
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, there has been growing interest in text-to-SQL translation, which is the task of converting natural language questions into executable SQL queries. This technology is important for its potential to democratize data extraction from databases. However, some of its key hurdles include domain generalisation, which is the ability to adapt to previously unseen databases, and alignment of natural language questions with the corresponding SQL queries. To overcome these challenges, we introduce SQLformer, a novel Transformer architecture specifically crafted to perform text-to-SQL translation tasks. Our model predicts SQL queries as abstract syntax trees (ASTs) in an autoregressive way, incorporating structural inductive bias in the encoder and decoder layers. This bias, guided by database table and column selection, aids the decoder in generating SQL query ASTs represented as graphs in a Breadth-First Search canonical order. Comprehensive experiments show the state-of-the-art performance of SQLformer across five widely used text-to-SQL benchmarks. Our implementation is available at https://github.com/AdrianBZG/SQLformer.
- Abstract(参考訳): 近年,自然言語質問を実行可能なSQLクエリに変換するタスクである,テキストからSQLへの変換への関心が高まっている。
この技術は、データベースからのデータ抽出を民主化する可能性において重要である。
しかし、その鍵となるハードルにはドメインの一般化がある。これは、以前は目に見えないデータベースに適応する能力であり、自然言語の質問と対応するSQLクエリとのアライメントである。
これらの課題を克服するために、テキストからSQLへの変換タスクを実行するために特別に設計された、新しいTransformerアーキテクチャであるSQLformerを紹介します。
我々のモデルはSQLクエリを抽象構文木(AST)として自動回帰的に予測し、エンコーダ層とデコーダ層に構造的帰納バイアスを組み込む。
このバイアスは、データベーステーブルと列選択によってガイドされ、Breadth-First Searchの標準順序でグラフとして表されるSQLクエリASTを生成するデコーダに役立つ。
総合的な実験は、広く使用されている5つのテキストからSQLまでのベンチマークでSQLformerの最先端のパフォーマンスを示している。
私たちの実装はhttps://github.com/AdrianBZG/SQLformer.comで公開されています。
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