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AMBROSIA: 将模棱两可的问题解析为数据库查询的基准测试
我们引入了一个名为 AMBROSIA 的新基准，旨在帮助发展能够识别和解释含有歧义请求的文本至 SQL 解析器。我们的数据集包含展示三种不同类型（范围、附属、模糊）歧义及其解释和相应 SQL 查询的问题。通过从头开始生成数据库的控制生成方法
PDF9 days ago
面向复杂文本到 SQL 的模式感知多任务学习
传统的文本到 SQL 解析器在合成涉及多个表格或列的复杂 SQL 查询方面表现不佳，为了解决这个问题，我们提出了一种面向模式的多任务学习框架（名为 MTSQL）来处理复杂的 SQL 查询。通过设计一个模式链接鉴别器模块来区分有效的问题 -
PDF4 months ago
ACL面向自然和现实的对抗表格扰动，提升文本到 SQL 模型的鲁棒性
本文针对自然语言问题配对 SQL 语句生成中表的变异性，提出了对抗表扰动并创建了 ADVETA 基准来度量 Text-to-SQL 模型的鲁棒性，同时提出了系统性的对抗训练来提高模型的鲁棒性并更好地上下文感知表格数据。
PDF2 years ago
EMNLP面向文本到 SQL 解析器的跨数据库适应的多样化并行数据合成
研究人员通过构建高质量、多样化的数据集来改进 Text-to-SQL 解析器的适配性和性能。实验表明使用 ReFill 构建的数据集，可以显著提高解析器适应新数据库的效果。
PDF2 years ago
KDDProton：用于预训练语言模型的模式链接信息探究，以支持文本到 SQL 解析
本论文提出了一种新的框架，基于 Poincaré 距离度量，通过探测程序从大规模预训练的语言模型中引出关系结构，以加强当前基于图的解析器，进而实现更好的模式链接。
PDF2 years ago
ACL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。
PDF3 years ago
ACL通过自然语言交互纠正语义解析错误
该研究通过 NL-EDIT 模型演示自然语言反馈的交互过程中，对语义解析的一次修正可以将现有文本到 SQL 解析器的准确性提高 20％，并分析该模型的局限性并讨论改进和评估方向。
PDF3 years ago