Apr, 2022

通过基于子句级并行解码和对齐损失以实现更快更好的基于语法的文本到 SQL 解析

PDF
TL;DR本文介绍了一种提高语法解析器的性能的方法，通过采用基于从句的并行解码和对齐丢失来增强两个高性能的语法解析器 RATSQL 和 LGESQL，在准确性和解码速度方面都取得了一致的提升。
grammar-based parserstext-to-sql parsingdecoding efficiencyparallel decodingalignment loss
发现论文，激发创造
  • 基于语法的神经网络文本到 SQL 生成

    本文提出了一种处理 neural text-to-SQL models 中编写语法的复杂性的技术，从而生成 schema-dependent grammar，对 ATIS 和 Spider 两个挑战性的 text-to-SQL 数据集进行分析，显示可以减少 14-18% 的相对误差。

    May, 2019

  • 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

  • 文本转 SQL 解析器的无上下文语法预训练

    提出了一种名为语法预训练的 Text-to-SQL 解析新方法，通过增加问题词后的随机值以及优化解码器部分的向量初始化，采用泛化效果更佳的非零训练损失等技术提高了模型性能，成功地应用于了跨数据库的 Text-to-SQL 数据集（spider），在开发集上获得了 72.8% 的准确性，在测试集上获得了 69.8% 的准确性。

    Jan, 2021

  • 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

  • 文本到 SQL 语义解析的错误检测

    本文提出了一种基于预训练代码语言模型和图神经网络结构特征学习的独立于解析器的文本到 SQL 语义解析错误检测模型，实验表明此方法超越了解析器依赖的不确定性度量方法，能够有效提高文本到 SQL 语义解析器的性能和可用性。

    May, 2023

  • 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

  • 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

  • RAT-SQL：基于关系感知的文本 - SQL 解析器的模式编码和链接

    该研究使用基于关系感知自注意机制的统一框架，解决将自然语言问题转换为 SQL 查询中出现的通用性问题，包括编码数据库关系，建立数据库列和查询的链接，以及特征表示。在 Spider 数据集上，该框架将的精确匹配准确度提高到 57.2％，优于其最好的对手 8.7％的绝对改进，并在 BERT 的支持下，实现了 65.6％的性能，成为了新的最佳表现，同时也在模型对数据库链接和对齐的理解方面得到了定性改善。

    Nov, 2019

  • 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

  • 文本转 SQL 解析调查：概念，方法和未来方向

    该研究综述了文本到结构化查询语言解析的深度学习方法，介绍了单轮和多轮对话的文本到 SQL 解析语料库，阐明了预训练语言模型和现有方法，探讨了面临的挑战和未来发展方向。

    Aug, 2022