論文の概要: SQLformer: Deep Auto-Regressive Query Graph Generation for Text-to-SQL Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18376v4
• Date: Mon, 27 May 2024 17:55:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 10:35:18.116624
• 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,テキストからテキストへの変換処理に特化して設計された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、実行可能層とデコーダ層に構造的帰納バイアスを組み込んで、クエリを自動で抽象構文木(AST)として予測する。
• 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, the task of text-to-SQL translation, which converts natural language questions into executable SQL queries, has gained significant attention for its potential to democratize data access. Despite its promise, challenges such as adapting to unseen databases and aligning natural language with SQL syntax have hindered widespread adoption. To overcome these issues, 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. Our experiments demonstrate that SQLformer achieves state-of-the-art performance across six prominent text-to-SQL benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年、自然言語の質問を実行可能なSQLクエリに変換するテキストからSQLへの変換タスクは、データアクセスの民主化の可能性に大きな注目を集めている。 その約束にもかかわらず、目に見えないデータベースへの適応や、自然言語とSQL構文の整合といった課題は、広く採用を妨げている。 これらの問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。 我々の実験は、SQLformerが6つの著名なテキスト-SQLベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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