文本转 SQL 系统的 N-Best 假设重新排序
通过多任务联合训练和模式重排应用于 text-to-SQL 任务中，可以显著提高模型的表现，进一步结合查询计划模型和模式链接算法后，T5-3B 的精确匹配和执行匹配的准确度均超过 SOTA 基线。
Feb, 2023
我们提出了一种更适应性更强的提示方法，通过查询重写和 SQL 增强来提高 Text-to-SQL 模型的性能，并在商业数据集上实验证明了显著的性能改善。
Oct, 2023
通过低成本微调、多样的检索增强生成方法、新的输入和输出格式等手段，本文介绍了 Dubo-SQL v1 和 v2 这两种新方法，它们在 BIRD-SQL 基准测试中取得了较高的执行准确率。Dubo-SQL v1 使用了低成本的 GPT-3.5 Turbo 并在超过其他使用 GPT-4 的模型的性能的同时，也超过了其他使用 GPT-3.5 的模型的性能超过了 20%。Dubo-SQL v2 使用 GPT-4 Turbo 和检索增强生成技术，使执行准确率更高。
Apr, 2024
本文提出一种判别式 re-ranker 方法，用于在 generative text-to-SQL 模型的预测输出中提取最佳 SQL 查询，从而提高表现。作为 schema agnostic BERT 细调分类器构建 re-ranker。在分析不同查询难度级别的 text-to-SQL 和 re-ranker 模型的相对优势的基础上，建议如何结合这两种模型以获得最佳表现，我们通过将其应用于两种最先进的 text-to-SQL 模型，证明了 re-ranker 的有效性，在编写本文时在 Spider 排行榜上排名前四。
Feb, 2020
文中介绍了一种自动生成数据库和使用 LLMs 预测期望执行结果的自动测试用例生成方法，并基于此方法提出了一种从候选列表中选择正确 SQL 查询的重新排序方法，实验证明应用该重新排序方法后一些最新模型的性能有 3.6% 的改进。
Jan, 2024
本研究介绍一种名为 CodeS 的开源语言模型，旨在解决 Text-to-SQL 任务中现有限制，并通过增量预训练、模式构建和双向数据增强等方法提升了 CodeS 在 SQL 生成能力上的表现，并在多个数据集上取得了新的最先进准确性和鲁棒性。
Feb, 2024
该篇论文分析了语义解析 (seq2seq) 面临的挑战，如预测语义信息和处理自然语言查询和 SQL 之间的语义连贯性，并提出一种名为 SR 的解码策略，包括一种新的中间表示 (SSQL) 和用于解决这些难题的得分再评估的 reranking 方法。实验证明，该方法在 Spider 数据集上取得了最新的最先进的结果 (T5-SR-3b)。
Jun, 2023
通过 AmbiQT 基准测试，我们提出了一种解决自然语言查询中的 SQL 歧义性问题的新的解码算法 LogicalBeam，它通过计划模板生成和受限填充的方式在 SQL 语义空间中导航，并在排名前 k 的结果中生成所有候选 SQL，相比于现有模型，LogicalBeam 在生成 SQL 方面表现效果提升了最多 2.5 倍，并且在 SPIDER 和 Kaggle DBQA 上的 Top-5 精确度和执行匹配精确度也有所改善。
Oct, 2023
SQLova 是第一个在 WikiSQL 数据集中实现人类性能的自然语言到 SQL 模型，利用了 BERT 通过有效的表格语境方法，结合了多种流行的 NL2SQL 方法，在逻辑形式和执行准确度方面分别优于先前的最新技术水平 8.2％和 2.5％。我们特别注意到，在使用这样的大型预训练模型时，BERT 与序列到序列解码器会导致性能不佳，这表明设计的重要性。我们还对数据集和我们的模型进行了全面的分析，这可能有助于设计未来的 NL2SQL 数据集和模型。我们特别展示了我们模型的表现已经接近 WikiSQL 的上限，在其中我们观察到大部分评估错误是由于错误的注释，而我们的模型在执行准确度方面已经超过人类表现 1.3％。
Feb, 2019