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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06172v2
• Date: Fri, 29 Dec 2023 08:46:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 00:49:27.829628
• 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。

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