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一种先进的文本到结构化查询语言模型的领域适应：经验教训与挑战
在 Text-to-SQL 任务中，通过领域适应性实现将 Text-to-SQL 系统应用于真实用例仍然是一个艰巨的挑战。通过对基础模型在 Spider 数据集之外的查询结构进行 fine-tuning，并采用基于规则的方法解决输入问题中的
PDF7 months ago
ACL通过组件对齐测量和提高文本到 SQL 中的组合通用性
本文介绍了如何通过分句和 SQL 子句的注释构造一个新的数据集 Spider-SS，然后将 sub-sentences 不同组合构成一个新的数据集 Spider-CG，用于测试模型的组成泛化能力。实验表明，现有模型在 Spider-CG 上
PDF2 years ago
ACLSmBoP：半自回归的自下而上语义分析
本文提出一种 Semi-autoregressive Bottom-up Parser （SmBoP）的方法，与 top-down autoregressive parsing 方法相比，SmBoP 具有更高效的时间复杂度和使用 meani
PDF4 years ago
ACL语义解析中的领域泛化元学习
本文尝试使用基于元学习的框架，旨在实现语义解析的零 - shot 泛化能力，实验结果表明，这种方法对 Spider 数据集上的解析表现有显著的提升。
PDF4 years ago
ValueNet：基于数据库信息学习的自然语言到 SQL 系统
本论文提出了两个端到端的自然语言查询数据库系统 ValueNet light 和 ValueNet，利用 Spider 数据集，并通过使用来源于基础数据的信息提取用户问句中的值，进行自然语言到 SQL 语言的转化，并在实验中证实了其具有符合
PDF4 years ago
使用关系感知自注意力编码数据库模式，用于文本到 SQL 解析器
通过使用自我关联，让编码器理解表格和列之间的关系，以及将该信息使用在问题的解释过程中，使得神经编码器 - 解码器系统能够在 SQL 查询的实现上具有较好的泛化性，从而在 Spider 数据集上获得 42.94% 的精确匹配准确率。
PDF5 years ago
EMNLP用于复杂跨领域的文本到 SQL 生成的逐条和递归解码
本文提出了一种基于 SQL 子句解码神经架构的方法，并使用自注意力为数据库模式编码，以解决在涉及多个表的情况下实现复杂查询的 Cross-domain Text-to-SQL 任务，比以前的工作更有效。
PDF5 years ago