論文の概要: Enhancing Text-to-SQL Translation for Financial System Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14725v2
• Date: Tue, 9 Jan 2024 00:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 19:11:46.155821
• Title: Enhancing Text-to-SQL Translation for Financial System Design
• Title（参考訳）: 金融システム設計のためのテキスト-SQL翻訳の強化
• Authors: Yewei Song, Saad Ezzini, Xunzhu Tang, Cedric Lothritz, Jacques Klein, Tegawend\'e Bissyand\'e, Andrey Boytsov, Ulrick Ble, Anne Goujon
• Abstract要約: 様々なNLPタスクの最先端技術を実現したLarge Language Models (LLMs) について検討する。 本稿では,関係クエリ間の類似性を適切に測定する2つの新しい指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.248014305403357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-SQL, the task of translating natural language questions into SQL queries, is part of various business processes. Its automation, which is an emerging challenge, will empower software practitioners to seamlessly interact with relational databases using natural language, thereby bridging the gap between business needs and software capabilities. In this paper, we consider Large Language Models (LLMs), which have achieved state of the art for various NLP tasks. Specifically, we benchmark Text-to-SQL performance, the evaluation methodologies, as well as input optimization (e.g., prompting). In light of the empirical observations that we have made, we propose two novel metrics that were designed to adequately measure the similarity between SQL queries. Overall, we share with the community various findings, notably on how to select the right LLM on Text-to-SQL tasks. We further demonstrate that a tree-based edit distance constitutes a reliable metric for assessing the similarity between generated SQL queries and the oracle for benchmarking Text2SQL approaches. This metric is important as it relieves researchers from the need to perform computationally expensive experiments such as executing generated queries as done in prior works. Our work implements financial domain use cases and, therefore contributes to the advancement of Text2SQL systems and their practical adoption in this domain.
• Abstract（参考訳）: 自然言語質問をSQLクエリに変換するタスクであるText-to-SQLは、さまざまなビジネスプロセスの一部である。 その自動化は新たな課題であり、ソフトウェア実践者が自然言語を使ってリレーショナルデータベースとシームレスに対話できるようにし、ビジネスニーズとソフトウェア能力のギャップを埋める。 本稿では,様々なNLPタスクの最先端技術を実現したLarge Language Models (LLMs)について考察する。 具体的には、テキストからSQLまでのパフォーマンス、評価手法、および入力最適化(プロンプトなど)をベンチマークする。 本稿では,SQLクエリ間の類似性を適切に測定するための2つの新しい指標を提案する。 全体としては,テキストからsqlへのタスクで適切なllmを選択する方法など,さまざまな調査結果をコミュニティと共有しています。 さらに、木ベースの編集距離が、生成したSQLクエリとText2SQLアプローチのベンチマークのオラクルとの類似性を評価するための信頼性の高い指標であることを示す。 このメトリクスは、研究者が事前の作業で生成されたクエリを実行するなど、計算コストのかかる実験を行う必要がなくなるため、重要である。 本研究は、金融ドメインのユースケースを実装し、text2sqlシステムの進歩と、このドメインでの実用化に寄与する。

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