論文の概要: RH-SQL: Refined Schema and Hardness Prompt for Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09133v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 14:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 17:44:14.874862
• Title: RH-SQL: Refined Schema and Hardness Prompt for Text-to-SQL
• Title（参考訳）: RH-SQL: テキストからSQLへの変換スキーマとハードネスプロンプト
• Authors: Jiawen Yi, Guo Chen, Zixiang Shen,
• Abstract要約: 本稿では,精製実行モデルとハードネス・プロンプトに基づくテキスト・トゥ・エクセルの手法を提案する。 パフォーマンスを維持しながら、ストレージとトレーニングのコストを削減する。 スパイダーデータセットに関する我々の実験は、特に大規模なLMを用いて、82.6%の異常な精度(EX)を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.734218686180302
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-SQL is a technology that converts natural language queries into the structured query language SQL. A novel research approach that has recently gained attention focuses on methods based on the complexity of SQL queries, achieving notable performance improvements. However, existing methods entail significant storage and training costs, which hampers their practical application. To address this issue, this paper introduces a method for Text-to-SQL based on Refined Schema and Hardness Prompt. By filtering out low-relevance schema information with a refined schema and identifying query hardness through a Language Model (LM) to form prompts, this method reduces storage and training costs while maintaining performance. It's worth mentioning that this method is applicable to any sequence-to-sequence (seq2seq) LM. Our experiments on the Spider dataset, specifically with large-scale LMs, achieved an exceptional Execution accuracy (EX) of 82.6%, demonstrating the effectiveness and greater suitability of our method for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQLは、自然言語クエリを構造化クエリ言語SQLに変換する技術である。 最近注目された新しい研究アプローチは、SQLクエリの複雑さに基づいたメソッドに焦点を当て、注目すべきパフォーマンス改善を実現している。 しかし、既存の手法ではストレージとトレーニングにかなりのコストがかかるため、実用性を損なうことになる。 この問題に対処するために,Refined Schema と Hardness Prompt に基づく Text-to-SQL の手法を提案する。 低関連スキーマ情報を洗練されたスキーマでフィルタリングし、言語モデル(LM)を通してクエリの難易度を特定してプロンプトを形成することにより、性能を維持しながら、ストレージとトレーニングコストを削減できる。 この方法は、任意のシーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq) LMに適用可能であることに注意してください。 スパイダーデータセットに関する実験は、特に大規模なLMを用いて、82.6%の例外的実行精度(EX)を達成し、実世界の応用における我々の方法の有効性と適合性を実証した。

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