EMNLPSep, 2022

使用细粒度查询理解提升文本转 SQL 语义解析

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TL;DR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％。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • NL2SQL 的关系感知半自回归语义解析

    该论文提出了一种基于关系嵌入的半自回归语义分析 NL2SQL 方法，通过 ELECTRA 和关系感知 transformer 层实现与模式实体及问题单词之间的关系嵌入，再使用半自回归解析器和预定义的 SQL 语法解码查询 SQL，从实验结果和案例研究来看，该方法在 NL2SQL 中具有更好的词汇表现力。

    Aug, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 越南文文本到 SQL 语义分析的实验研究

    本研究针对语义解析这一重要的自然语言处理任务，提出了针对越南语的首个公共大规模 Text-to-SQL 语义解析数据集，并在该数据集上评估了两种强大的语义解析基线，通过比较不同配置条件发现自动越南语词语分割、来自越南神经依存句法分析器的潜在句法特征等都能够有效提高语义解析的匹配度，而针对越南语的单语言模型 PhoBERT 更胜于近期最佳的多语言模型 XLM-R。

    Oct, 2020