May, 2023

通过可编辑的逐步说明进行交互式文本到 SQL 生成

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TL;DR本文介绍了一种新的交互机制，允许用户直接编辑一步一步的 SQL 解释，以纠正 SQL 错误，实验结果显示，我们的方法在执行准确性方面比三种 SOTA 方法至少高出 31.6％，用户研究进一步显示，我们的方法可以帮助用户在更短的时间内解决更多的 SQL 任务并提高信心水平，特别是为非专业人士扩展了数据库的使用。
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发现论文，激发创造
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    Sep, 2019

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    Oct, 2022

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    Apr, 2018

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    Apr, 2018

  • 基于分析洞察引擎的端到端文本到 SQL 生成

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    Jun, 2024

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    Jul, 2018

  • 自然语言到 SQL 查询的类型和内容驱动合成

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    Feb, 2017

  • 面向自然语言问题的语音驱动 SQL 查询生成：Speech-to-SQL

    本文旨在设计更有效的语音接口，以便查询关系型数据库中的结构化数据。首先引入了一种名为 Speech-to-SQL 的任务，该任务旨在理解由人类发音传达的信息，并将其直接转化为结构化查询语言（SQL）语句。本文提出了一种称为 SpeechSQLNet 的新型端到端神经体系结构，该体系结构可以直接将人类的语音转化为 SQL 查询，而无需外部自动语音识别步骤。为验证所提出模型的有效性，另构建了一个名为 SpeechQL 的数据集，并展开了广泛的实验证明，证明 SpeechSQLNet 可以直接从人类语音中综合高质量的 SQL 查询，精确匹配准确性方面超越了各种竞争对手以及级联方法。

    Jan, 2022

  • SPSQL: 基于逐步解析的文本到 SQL 生成框架

    本文提出了一种基于管道的 Text2SQL 方法 SPSQL，将任务分解为表选择、列选择、SQL 生成和值填充四个子任务，采用不同的数据格式以提高模型精度，并使用命名实体识别模块和数据增强进行优化，通过实验得出在市场业务数据上的 SPSQL 方法比端到端方法和其他管道方法表现更好。

    May, 2023

  • 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