論文の概要: SQLCritic: Correcting Text-to-SQL Generation via Clause-wise Critic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07996v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 02:52:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:46:01.977153
• Title: SQLCritic: Correcting Text-to-SQL Generation via Clause-wise Critic
• Title（参考訳）: SQLCritic: クローズワイド批判によるテキストからSQL生成の修正
• Authors: Jikai Chen, Leilei Gan,
• Abstract要約: 本稿では、構造化された実行フィードバックと、詳細な解釈可能な批評を提供する訓練された批評家エージェントを組み合わせる新しいアプローチを提案する。 この方法は、構文的誤りと意味的誤りの両方を効果的に識別し、修正し、精度と解釈可能性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2282835194731296
• License:
• Abstract: Recent advancements in Text-to-SQL systems have improved the conversion of natural language queries into SQL, but challenges remain in ensuring accuracy and reliability. While self-correction techniques refine outputs, they often introduce new errors. Existing methods focused on execution feedback mainly address syntax issues, leaving semantic errors -- where the query's logic fails to align with the user's intent -- largely unaddressed. We propose a novel approach combining structured execution feedback with a trained critic agent that provides detailed, interpretable critiques. This method effectively identifies and corrects both syntactic and semantic errors, enhancing accuracy and interpretability. Experimental results show significant improvements on two major Text-to-SQL benchmarks, Spider and BIRD, demonstrating the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQLシステムの最近の進歩により、自然言語クエリのSQLへの変換が改善されているが、精度と信頼性の確保には課題が残っている。 自己補正技術は出力を洗練させるが、しばしば新しいエラーを導入する。 既存のメソッドは、主に構文上の問題に対処しており、クエリのロジックがユーザの意図と一致しないセマンティックエラーを残している。 本稿では、構造化された実行フィードバックと、詳細な解釈可能な批評を提供する訓練された批評家エージェントを組み合わせる新しいアプローチを提案する。 この方法は、構文的誤りと意味的誤りの両方を効果的に識別し、修正し、精度と解釈可能性を高める。 実験の結果,2つの主要なText-to-SQLベンチマークであるSpiderとBIRDが大幅に改善され,アプローチの有効性が示された。

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