ACLOct, 2020

利用词汇逻辑对齐在语义解析 SQL 查询方面的潜力

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TL;DR本研究提出 Squall 数据集，通过丰富文本 Sql 表达，探索了音标级别的监督对于优化语义解析任务表现的影响，并提出了两种方法：(1) 监督注意力；(2) 辅助任务，以提高基准测试中的执行准确性。
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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

  • 从 SQL 查询中生成问题改善了神经语义解析

    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。

    Aug, 2018

  • 半结构表上的组合语义分析

    通过使用问题 - 答案对作为监督，本文在半结构化表格中回答复杂问题的新任务上同时提高了语义解析的知识源的广度和逻辑复合度的深度，提出了一种由强类型约束引导的逻辑形式驱动的解析算法，并创建了一个新的包含 22,033 个复杂问题的维基百科表格数据集进行了评估。

    Aug, 2015

  • 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

  • 中文 SQL 语义解析的试点研究

    构建了一个针对汉语的跨领域 SQL 语义解析数据集，研究使用基于字符和基于词汇的编码器以及不同的嵌入方案来进行语义解析，结果表明基于词汇的语义解析器容易出现分词错误，并且跨语言的词嵌入对于文本到 SQL 有用。

    Sep, 2019

  • 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

  • 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

  • 基于 AST 排序和架构修剪的改进检索增强型文本到 SQL 模型

    通过动态检索输入数据库信息和使用抽象语法树选择少量示例以进行上下文学习，本文提出一种从大型语言模型的角度着眼于文本到 SQL 语义解析的方法，并研究并行语义解析器在生成预期 SQL 查询的近似版本方面的利用程度。作者利用不到 500M 参数的极其高效的逼近模型进行了实验，应用于语义解析的单语和跨语言基准测试中，取得了比现有基准的改进效果，并对未来工作方向提出了有趣的见解。

    Jul, 2024

  • 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

  • 通过迭代学习模式链接图来提升语义文本到 SQL 解析能力

    本文提出一种名为 ISESL-SQL 的框架，通过具有迭代性的语义增强架构图方法，构建了问题单词和数据库模式之间的联系，提高文本到 SQL 系统的泛化能力。实验结果表明，ISESL-SQL 优于其他基准模型，并展示了其在多种数据库上的鲁棒性和泛化能力。

    Aug, 2022