ACLDec, 2021

通过问题分解进行弱监督的文本到 SQL 解析

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
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    Oct, 2023

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    Aug, 2018

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    Feb, 2024

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    Oct, 2022

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    Sep, 2022

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    Nov, 2019

  • 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

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    Mar, 2021

  • DIN-SQL：基于上下文分解的自我修正文本到 SQL 学习

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    Apr, 2023

  • 处理模糊和无法回答的问题：文本到 SQL

    本文旨在研究文本到 SQL 的自然语言处理问题中的有歧义问题和无法回答问题，并总结为 6 个特征类别。其次，提出了一个简单而高效的计数事实例子生成方法，用于自动生成有歧义和无法回答的文本到 SQL 实例。进一步提出了一个基于弱监督模型 DTE (Detecting-Then-Explaining) ，用于错误检测、定位和解释。实验结果表明，该模型在真实世界的例子和生成的例子上比各种基线模型都要好。

    Dec, 2022