論文の概要: Decoupling SQL Query Hardness Parsing for Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06172v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 07:20:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 16:42:32.579226
• Title: Decoupling SQL Query Hardness Parsing for Text-to-SQL
• Title（参考訳）: text-to-sqlのためのsqlクエリのハードネス解析の分離
• Authors: Jiawen Yi and Guo Chen
• Abstract要約: 本稿では,問合せ難易度解析の分離に基づくテキスト対結合のための革新的なフレームワークを提案する。 このフレームワークは、質問やスキーマを分析することで、クエリの難しさに基づいて、Text-to-coupleタスクを分離し、マルチハーネスタスクを単一ハーネスチャレンジに単純化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.30258928355895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fundamental goal of the Text-to-SQL task is to translate natural language question into SQL query. Current research primarily emphasizes the information coupling between natural language questions and schemas, and significant progress has been made in this area. The natural language questions as the primary task requirements source determines the hardness of correspond SQL queries, the correlation between the two always be ignored. However, when the correlation between questions and queries was decoupled, it may simplify the task. In this paper, we introduce an innovative framework for Text-to-SQL based on decoupling SQL query hardness parsing. This framework decouples the Text-to-SQL task based on query hardness by analyzing questions and schemas, simplifying the multi-hardness task into a single-hardness challenge. This greatly reduces the parsing pressure on the language model. We evaluate our proposed framework and achieve a new state-of-the-art performance of fine-turning methods on Spider dev.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQLタスクの基本的な目標は、自然言語の質問をSQLクエリに変換することだ。 現在の研究は、主に自然言語質問とスキーマ間の情報結合を強調しており、この分野では重要な進歩がなされている。 主要なタスク要求源としての自然言語の質問は、対応するSQLクエリの難易度を決定するが、両者の相関は常に無視される。 しかし、質問とクエリの相関が切り離された場合、タスクを単純化する可能性がある。 本稿では,SQLクエリの難易度解析の分離に基づくテキストからSQLへの革新的フレームワークを提案する。 このフレームワークは質問やスキーマを分析し、クエリの難しさに基づいてText-to-SQLタスクを分離する。 これにより、言語モデルに対する解析のプレッシャーを大幅に減らす。 提案フレームワークを評価し,クモデベロップメントにおけるファインターン方式の新たな最先端性能を実現する。

関連論文リスト

• Retrieval-augmented GPT-3.5-based Text-to-SQL Framework with Sample-aware Prompting and Dynamic Revision Chain [21.593701177605652]
  サンプルと動的リビジョンチェーンを含むテキスト・ツー・アウェア・プロンプト・フレームワークを提案する。 提案手法は,質問項目のサンプルと詳細な情報を含む。 人間の介入なしに実行可能で正確なスクルを生成するために、我々は、きめ細かいフィードバックを反復的に適応する動的リビジョンチェーンを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T07:16:22Z)
• UNITE: A Unified Benchmark for Text-to-SQL Evaluation [72.72040379293718]
  テキスト・ツー・ドメイン・システムのためのUNIfiedベンチマークを導入する。 公開されているテキストからドメインへのデータセットと29Kデータベースで構成されている。 広く使われているSpiderベンチマークと比較すると、SQLパターンの3倍の増加が紹介されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T17:19:52Z)
• QURG: Question Rewriting Guided Context-Dependent Text-to-SQL Semantic Parsing [46.05006486399823]
  本稿では,モデルが適切な文脈理解を実現するのに役立つ新しい質問書き直し指導手法であるQURGを提案する。 まず、質問コンテキストに基づいて現在の質問を完了させるために質問書き換えモデルを訓練し、それらを書き換え編集行列に変換する。 さらに、2ストリームの行列エンコーダを設計し、質問とコンテキスト間の書き直し関係と、自然言語と構造化スキーマの関係をリンクするスキーマを共同でモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T08:45:55Z)
• Know What I don't Know: Handling Ambiguous and Unanswerable Questions for Text-to-SQL [36.5089235153207]
  既存のtext-to-Yourself は任意のユーザ質問に対して "plausible" クエリを生成する。 本稿では,不明瞭かつ解決不可能な例を自動的に生成する,シンプルで効果的な生成手法を提案する。 実験結果から,実例と生成例の両方において,本モデルが最も優れた結果が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T15:32:00Z)
• Towards Generalizable and Robust Text-to-SQL Parsing [77.18724939989647]
  本稿では,タスク分解,知識獲得,知識構成からなる新しいTKKフレームワークを提案する。 このフレームワークは,Spider,SParC,Co.データセット上でのすべてのシナリオと最先端のパフォーマンスに有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T09:21:27Z)
• A Survey on Text-to-SQL Parsing: Concepts, Methods, and Future Directions [102.8606542189429]
  テキストからコーパスへのパースの目的は、自然言語(NL)質問をデータベースが提供するエビデンスに基づいて、対応する構造化クエリ言語()に変換することである。 ディープニューラルネットワークは、入力NL質問から出力クエリへのマッピング関数を自動的に学習するニューラルジェネレーションモデルによって、このタスクを大幅に進歩させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T14:24:13Z)
• S$^2$SQL: Injecting Syntax to Question-Schema Interaction Graph Encoder for Text-to-SQL Parsers [66.78665327694625]
  テキスト-関係解析のための質問-エンコーダグラフに構文を注入するS$2$を提案する。 また、疎結合制約を用いて多様なエッジ埋め込みを誘導し、ネットワークの性能をさらに向上させる。 スパイダーとロバスト性設定の実験は、提案手法が事前学習モデルを使用する場合、既存のすべての手法より優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T09:49:15Z)
• Weakly Supervised Text-to-SQL Parsing through Question Decomposition [53.22128541030441]
  我々は最近提案されたQDMR(QDMR)という意味表現を活用している。 質問やQDMR構造(非専門家によって注釈付けされたり、自動予測されたりする)、回答が与えられたら、我々は自動的にsqlクエリを合成できる。 本結果は,NL-ベンチマークデータを用いて訓練したモデルと,弱い教師付きモデルが競合することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T20:02:42Z)
• Dual Reader-Parser on Hybrid Textual and Tabular Evidence for Open Domain Question Answering [78.9863753810787]
  世界の知識は構造化データベースに保存されている。 クエリ言語は、複雑な推論を必要とする質問に答えるだけでなく、完全な説明可能性を提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T22:04:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。