論文の概要: Context-Aware SQL Error Correction Using Few-Shot Learning -- A Novel Approach Based on NLQ, Error, and SQL Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09174v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 18:22:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 16:03:11.118642
• Title: Context-Aware SQL Error Correction Using Few-Shot Learning -- A Novel Approach Based on NLQ, Error, and SQL Similarity
• Title（参考訳）: Few-Shot Learningを用いたコンテキスト認識型SQLエラー訂正 - NLQ, エラー, およびSQL類似性に基づく新しいアプローチ
• Authors: Divyansh Jain, Eric Yang,
• Abstract要約: 本稿では,誤り訂正 insql 生成のための新しい数ショット学習手法を提案する。 与えられた自然言語質問(NLQ)に対して最も適した少数ショット誤り訂正例を選択することにより、生成されたクエリの精度を向上させる。 オープンソースデータセットを用いた実験では、単純な誤り訂正法により、誤り訂正のない修正エラーが39.2%増加し、10%増加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, the demand for automated SQL generation has increased significantly, driven by the need for efficient data querying in various applications. However, generating accurate SQL queries remains a challenge due to the complexity and variability of natural language inputs. This paper introduces a novel few-shot learning-based approach for error correction in SQL generation, enhancing the accuracy of generated queries by selecting the most suitable few-shot error correction examples for a given natural language question (NLQ). In our experiments with the open-source Gretel dataset, the proposed model offers a 39.2% increase in fixing errors from the baseline approach with no error correction and a 10% increase from a simple error correction method. The proposed technique leverages embedding-based similarity measures to identify the closest matches from a repository of few-shot examples. Each example comprises an incorrect SQL query, the resulting error, the correct SQL query, and detailed steps to transform the incorrect query into the correct one. By employing this method, the system can effectively guide the correction of errors in newly generated SQL queries. Our approach demonstrates significant improvements in SQL generation accuracy by providing contextually relevant examples that facilitate error identification and correction. The experimental results highlight the effectiveness of embedding-based selection in enhancing the few-shot learning process, leading to more precise and reliable SQL query generation. This research contributes to the field of automated SQL generation by offering a robust framework for error correction, paving the way for more advanced and user-friendly database interaction tools.
• Abstract（参考訳）: 近年、様々なアプリケーションで効率的なデータクエリの必要性から、SQLの自動生成の需要が大幅に増加した。 しかし、自然言語入力の複雑さと可変性のため、正確なSQLクエリを生成することは依然として課題である。 本稿では, 与えられた自然言語問題(NLQ)に対して, 最適な誤り訂正例を選択することにより, 生成したクエリの精度を向上させることを目的とした, SQL生成における誤り訂正のための新しい数ショット学習手法を提案する。 オープンソースのGretelデータセットを用いて行った実験で、提案モデルは、誤り訂正のないベースラインアプローチによる修正誤差が39.2%増加し、単純な誤り訂正法から10%増加した。 提案手法では, 組込み型類似度測定を用いて, 複数例のレポジトリから最も近いマッチングを識別する。 それぞれの例は、不正なSQLクエリ、結果のエラー、正しいSQLクエリ、不正なクエリを正しいクエリに変換するための詳細なステップで構成されている。 この手法を用いることで,新たに生成されたSQLクエリの誤り訂正を効果的に導くことができる。 提案手法は,誤りの識別と修正を容易にする文脈関連例を提供することにより,SQL生成精度を大幅に向上することを示す。 実験結果は、数ショットの学習プロセスを強化するための埋め込みベースの選択の有効性を強調し、より正確で信頼性の高いSQLクエリ生成につながった。 この研究は、エラー訂正のための堅牢なフレームワークを提供し、より先進的でユーザフレンドリなデータベースインタラクションツールの道を開くことによって、自動SQL生成の分野に貢献する。

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