論文の概要: EzSQL: An SQL intermediate representation for improving SQL-to-text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18923v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 05:24:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:22:32.625689
• Title: EzSQL: An SQL intermediate representation for improving SQL-to-text Generation
• Title（参考訳）: EzSQL: SQL-to-text生成を改善するSQL中間表現
• Authors: Meher Bhardwaj, Hrishikesh Ethari, Dennis Singh Moirangthem,
• Abstract要約: 我々は、自然言語のテキストシーケンスと整合するEzと呼ばれる新しいモデルを開発した。 Ezは演算子とキーワードを変更することで、クエリを自然言語テキストに近づける。 ウィキやスパイダーのデータセットのクエリからテキスト記述を生成する手法として,本モデルが有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6385815610837167
• License:
• Abstract: The SQL-to-text generation task traditionally uses template base, Seq2Seq, tree-to-sequence, and graph-to-sequence models. Recent models take advantage of pre-trained generative language models for this task in the Seq2Seq framework. However, treating SQL as a sequence of inputs to the pre-trained models is not optimal. In this work, we put forward a new SQL intermediate representation called EzSQL to align SQL with the natural language text sequence. EzSQL simplifies the SQL queries and brings them closer to natural language text by modifying operators and keywords, which can usually be described in natural language. EzSQL also removes the need for set operators. Our proposed SQL-to-text generation model uses EzSQL as the input to a pre-trained generative language model for generating the text descriptions. We demonstrate that our model is an effective state-of-the-art method to generate text narrations from SQL queries on the WikiSQL and Spider datasets. We also show that by generating pretraining data using our SQL-to-text generation model, we can enhance the performance of Text-to-SQL parsers.
• Abstract（参考訳）: SQL-to-text生成タスクは、伝統的にテンプレートベース、Seq2Seq、tree-to-sequence、Graph-to-sequenceモデルを使用する。 最近のモデルは、Seq2Seqフレームワークにおいて、このタスクのために事前訓練された生成言語モデルを利用する。 しかし、事前訓練されたモデルに対する入力のシーケンスとしてSQLを扱うのが最適ではない。 本研究では、EzSQLと呼ばれる新しいSQL中間表現を提案し、SQLを自然言語のテキストシーケンスと整合させる。 EzSQLはSQLクエリを単純化し、演算子とキーワードを変更することで自然言語テキストに近づく。 EzSQLはまた、セット演算子の必要性を取り除く。 提案するSQL-to-text生成モデルは,テキスト記述を生成するための事前学習された生成言語モデルの入力としてEzSQLを使用する。 ウィキSQLおよびスパイダーデータセット上のSQLクエリからテキストナレーションを生成する手法として,本モデルが有効であることを示す。 また、SQL-to-text生成モデルを用いて事前学習データを生成することにより、テキスト-to-SQLパーサの性能を向上させることができることを示す。

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