論文の概要: Understanding the Effects of Noise in Text-to-SQL: An Examination of the BIRD-Bench Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12243v3
• Date: Tue, 12 Mar 2024 13:52:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 00:32:43.047001
• Title: Understanding the Effects of Noise in Text-to-SQL: An Examination of the BIRD-Bench Benchmark
• Title（参考訳）: テキストからSQLへのノイズの影響を理解する:BIRD-Benchベンチマークの検討
• Authors: Niklas Wretblad, Fredrik Gordh Riseby, Rahul Biswas, Amin Ahmadi, Oskar Holmstr\"om
• Abstract要約: 本研究では,広範に使用されているBIRD-Benchベンチマークにおいて,ノイズの分布と種類を詳細に解析する。 質問やゴールドクエリのノイズがデータセットに広まっており、ドメイン毎にさまざまな量があることがわかった。 誤ったゴールドクエリの存在は、誤ったゴールド回答を発生させ、ベンチマークの信頼性に大きな影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24999074238880487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-SQL, which involves translating natural language into Structured Query Language (SQL), is crucial for enabling broad access to structured databases without expert knowledge. However, designing models for such tasks is challenging due to numerous factors, including the presence of 'noise,' such as ambiguous questions and syntactical errors. This study provides an in-depth analysis of the distribution and types of noise in the widely used BIRD-Bench benchmark and the impact of noise on models. While BIRD-Bench was created to model dirty and noisy database values, it was not created to contain noise and errors in the questions and gold queries. We found that noise in questions and gold queries are prevalent in the dataset, with varying amounts across domains, and with an uneven distribution between noise types. The presence of incorrect gold SQL queries, which then generate incorrect gold answers, has a significant impact on the benchmark's reliability. Surprisingly, when evaluating models on corrected SQL queries, zero-shot baselines surpassed the performance of state-of-the-art prompting methods. We conclude that informative noise labels and reliable benchmarks are crucial to developing new Text-to-SQL methods that can handle varying types of noise.
• Abstract（参考訳）: 自然言語を構造化クエリ言語(sql)に翻訳することを含むtext-to-sqlは、専門知識なしで構造化データベースへの広範なアクセスを可能にするために重要である。 しかし、あいまいな質問や構文上の誤りなどの「ノイズ」が存在するなど、多くの要因により、そのようなタスクのモデルの設計は困難である。 本研究では,広範に使用されているBIRD-Benchベンチマークにおけるノイズの分布とタイプ,およびモデルに対するノイズの影響を詳細に分析する。 BIRD-Benchは汚くてノイズの多いデータベースの値をモデル化するために作られたが、質問やゴールドクエリにノイズやエラーを含むように作られたものではない。 問合せやゴールドクエリのノイズはデータセットに多く存在し、ドメイン毎に様々な量があり、ノイズタイプ間で不均一な分布があることがわかった。 誤ったゴールドSQLクエリの存在は、誤ったゴールド回答を発生させ、ベンチマークの信頼性に大きな影響を及ぼす。 驚いたことに、修正SQLクエリのモデルを評価するとき、ゼロショットベースラインは最先端のプロンプトメソッドのパフォーマンスを上回った。 様々な種類のノイズを処理できる新しいテキスト-SQL手法を開発するためには,情報付ノイズラベルと信頼性ベンチマークが不可欠である。

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