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ACLLG AI Research & KAIST 参与 EHRSQL 2024：利用伪标记的无法回答的问题自我训练大语言模型，构建可靠的电子病历文本到 SQL 系统
通过使用伪标记的无法回答的问题，我们提出了一种自我训练策略，以提高电子健康记录（EHR）的文本转 SQL 模型的可靠性。该方法包括两阶段的训练流程，紧接着使用基于令牌熵和查询执行的过滤方法。在 EHRSQL 2024 共享任务中，我们的方法
PDF2 months ago
TrustSQL：具备多样性无法回答问题的文本到 SQL 模型可靠性基准测试
近期对于大型语言模型的研究取得了显著进展，特别是在将自然语言问题翻译为 SQL 查询方面的准确性能大幅提升。然而，对于实际部署中遇到的各种类型问题，包括无法回答的问题，这些文本到 SQL 模型的可靠性还知之甚少。为了探讨这个方面，我们提出了
PDF3 months ago
使用 LLM 从候选项中选择正确的 SQL 查询
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。
PDF6 months ago
基于上下文的可控数据增强技术在文本转 SQL 中的应用
本文介绍了一种名为 ConDA 的数据扩充方法，通过交互式问题和相应的 SQL 结果生成数据，利用 SQL 对话状态增强数据多样性，同时利用基础模型确保数据质量。实验结果表明，ConDA 使基础模型的性能平均提升了 3.3％，且生成的数据质
PDFa year ago
AAAI文本转 SQL 解析器的推理时自适应结构化基于案例推理
本研究提出了一种名为 StructCBR 的结构化案例推理方法，通过利用案例和候选文本之间的子树级相似性，从而改善解码器决策。在处理未见架构的情况下，应用于 Text-to-SQL 模型的推理时适应方法中，相较于先前的方法，每次从不同的数据
PDFa year ago
EMNLP使用蒸馏测试套件对文本到 SQL 的语义评估
本文提出了测试套件准确度来近似文本到 SQL 模型的语义准确度，并使用我们的方法评估了 21 个已提交到 Spider 排行榜的模型，验证了我们的方法始终是正确的。
PDF4 years ago