ACLMay, 2020

与解析器对话：自然语言交互式文本到 SQL 转化与反馈

PDF
TL;DR本文研究了使用自然语言反馈进行语义解析校正的任务，并构建了 SPLASH 数据集，证明这种反馈形式可以显著提高语义解析的准确性。
semantic parse correctionnatural language feedbacknatural language interactionsemantic parsing accuracysplash dataset
发现论文，激发创造
  • 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

  • 学习模拟自然语言反馈进行交互式语义解析

    提出了一种利用模拟的自然语言反馈来训练交互式语义解析器的任务和新颖的反馈评估器，证明该反馈模拟器可以在低数据集情况下，生成高质量的自然语言反馈来提高特定解析器的错误纠正能力。

    May, 2023

  • 通过自然语言交互纠正语义解析错误

    该研究通过 NL-EDIT 模型演示自然语言反馈的交互过程中，对语义解析的一次修正可以将现有文本到 SQL 解析器的准确性提高 20％，并分析该模型的局限性并讨论改进和评估方向。

    Mar, 2021

  • 通过动态架构编码用自然语言纠正语义解析

    提出了一种利用自然语言反馈进行语义解析更正的方法，通过将任务的语义和语法困难分离，只需一轮自然语言反馈即可将文本到 SQL 解析器的准确性提高 26％；同时表明 T5-base 模型能在无需训练的情况下，纠正 T5-large 模型的错误。

    May, 2023

  • 透明互动语义解析：逐步校正

    本研究研究了一种交互式语义解析框架，它可以通过自然语言一步一步地解释预测的逻辑形式，并允许用户通过自然语言反馈进行更正，主要关注问答和知识库的关系，构建了 INSPIRED 数据集，并进行了实验，有望大大提高总体解析精度。

    Oct, 2021

  • 基于模型的交互式语义解析：统一框架和文本到 SQL 的案例研究

    本论文提出了一个新的交互式语义解析问题的统一形式，其中的目标是设计一个基于模型的智能代理。代理能够自主决定是否和何时需要人类干预，并生成自然语言的澄清问题，使用了世界模型并在两个 Text-to-SQL 数据集上得到了很好的效果。

    Oct, 2019

  • 从自然语言监督中学习语义解析器

    发展了一种从自然语言反馈中训练语义解析器的学习算法，为了使其直观可扩展性，该算法使用了用户纠正、会话记录等已有的自然语言数据作为监督信号，相对于使用严谨的逻辑形式或者特定答案的监督方法，可以接受那些并不熟悉语言形式的用户。研究还构建了一个自然语言反馈的对话数据集，并证明该方法对于从这些自然语言监督信号中学习语义解析器是有效的。

    Feb, 2019

  • 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

  • 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

  • AskYourDB: 使用自然语言查询和可视化关系型数据库的端到端系统

    使用自然语言处理和语义解析的方法，在数据库查询过程中引入智能化，以帮助商业用户能够直接查询数据库。同时增加了自动可视化框架使得产品可供商业使用。

    Oct, 2022