EMNLPAug, 2018

从 SQL 查询中生成问题改善了神经语义解析

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TL;DR本文通过在最大手工标注语义解析数据集 WikiSQL 上展示问题生成是一种有效的半监督学习方法，使我们能够用百分之三十的监督训练数据来学习最先进的神经网络语义解析器，并发现语义解析器的准确性和训练数据量之间存在对数关系。
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发现论文，激发创造
  • 语义解析：基于语法和表格的 SQL 生成

    利用生成模型将自然语言问题转换成 SQL 查询，并通过考虑表格结构和 SQL 语法来提高查询的可执行性和准确性。在 WikiSQL 数据集上进行实验，将执行准确率从 69.0％提高到 74.4％。

    Apr, 2018

  • 通过增加自然语言变化提升语义解析的泛化能力

    使用数据增强来增强文本到 SQL 解析器对自然语言变化的鲁棒性，通过大型语言模型生成更真实和多样化的问题，从而在评估集合中实现显著的改进。

    Feb, 2024

  • 从用户反馈中学习神经语义解析器

    本研究提出了一种使用神经序列模型直接将话语映射到 SQL 的自然语言接口构建方法，并基于用户反馈实现高质量的语义解析，实验表明这种方法快速适用于任何新领域。

    Apr, 2017

  • 在语义解析器的输出中寻找更好的数据库查询

    研究数据库查询的自然语言生成问题，提出一种基于搜索算法的神经自回归模型改进方法，应用于最先进的语义解析器，以便能够发现可在不同数据集上通过所有测试的查询。

    Oct, 2022

  • 带执行引导的 Text-to-SQL 生成的鲁棒性

    该研究探讨了神经话语解析的问题，引入新的执行指南机制来利用 SQL 的语义，证明其普遍提高了基于自回归生成模型的语义解析模型的性能。

    Jul, 2018

  • 跨域文本到 SQL 解析中的基于层次化 SQL 到问题生成的数据增强

    该论文通过设计一个简单而有效的数据增强框架，提出了一种层次化的 SQL 转自然语言问题生成模型，以及一种简单的采样策略来显著提高训练效率。在三个跨领域数据集上的实验表明，其方法可以一贯地改善表现，并且层次化生成组件是改善的关键。

    Mar, 2021

  • 通过问题分解进行弱监督的文本到 SQL 解析

    本研究提出了一种弱监督方法来训练文本到 SQL 解析器，利用 QDMR 结构自动合成 SQL 查询来代替 NL-SQL 注释，结果表明弱监督模型表现与有注释的 NL-SQL 数据训练模型相当，免除 SQL 注释。

    Dec, 2021

  • 使用细粒度查询理解提升文本转 SQL 语义解析

    本文提出了一种基于标记级精细化查询理解的通用、模块化的神经语义分析框架，包括命名实体识别器（NER）、神经实体链接器（NEL）和神经语义解析器（NSP），该框架联合建模查询和数据库，并基于动态生成的语法合成基于树结构的 SQL 查询。实验证明，该模型在 SQUALL 数据集上的执行准确率达到了 56.8％，超过了现有技术水平 2.7％。

    Sep, 2022

  • 针对文本到 SQL 解析的数据库结构全局推理

    本研究针对语义解析器在零样本学习中难以正确选择新数据库常数集的问题，提出一种全局推理数据库常数集的解析器，采用图神经网络的消息传递机制，考虑问题的情境信息，软选择一部分数据库常数集，并通过训练模型根据数据库常数与问题单词的全局匹配度对解析结果排序。在面向包含复杂数据库的零样本语义解析数据集 Spider 中，我们将该方法应用于当前最先进模型，将准确率从 39.4％提高到 47.4％。

    Aug, 2019

  • 面向知识图谱的对话问答的语义解析

    本文介绍了使用自然语言处理技术的语义解析器，将用户的自然语言问题转化为有形式定义的查询语句，通过大规模知识图谱实现。作者提供了一个数据集，其中，用户问题采用 Sparql 语言解析，并对执行结果对系统回答进行注释。通过两种不同的语义解析方法，我们提出了挑战：如何处理大规模词汇，如何建模对话语境，如何处理多实体查询语句，并实现对新问题进行泛化。作者希望我们的数据集能够为开发会话式语义解析器提供有效的测试平台。本文的数据集和模型已经发布，详情请见链接。

    Jan, 2023