text-to-sql semantic parsing | BriefGPT

关键词text-to-sql semantic parsing

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基于 AST 排序和架构修剪的改进检索增强型文本到 SQL 模型
通过动态检索输入数据库信息和使用抽象语法树选择少量示例以进行上下文学习，本文提出一种从大型语言模型的角度着眼于文本到 SQL 语义解析的方法，并研究并行语义解析器在生成预期 SQL 查询的近似版本方面的利用程度。作者利用不到 500M 参数
PDF3 days ago
阿拉伯语文本到 SQL 的 Ar-Spider
在本文中，我们介绍了 Ar-Spider 1，即第一个阿拉伯跨域文本到 SQL 数据集。为了解决语言本质相关的问题，我们采用了两个基线模型 LGESQL 和 S2SQL，并提出了上下文相似性关系（CSR）方法，该方法显著提高了阿拉伯文本到
PDF4 months ago
ACL通过增加自然语言变化提升语义解析的泛化能力
使用数据增强来增强文本到 SQL 解析器对自然语言变化的鲁棒性，通过大型语言模型生成更真实和多样化的问题，从而在评估集合中实现显著的改进。
PDF5 months ago
EMNLP文本到 SQL 解析中的问题和 SQL 的语义分解
利用模块化查询计划语言（QPL）将 SQL 查询分解为简单和规则的子查询，通过训练文本到 QPL 解析器，我们获得了对数据库模式敏感的数据检索问题分解器以及更易理解的语义解析器的输出。
PDF9 months ago
适应和分解：通过领域调整的从少到多提示进行文本转 SQL 的高效泛化
基于大型语言模型和通用提示的适应和分解方法在 Text-to-SQL 语义解析任务中表现出卓越的性能，并在 KaggleDBQA 数据集上展现了跨领域和跨组合通用性的一致性改进。
PDFa year ago
文本到 SQL 语义解析的错误检测
本文提出了一种基于预训练代码语言模型和图神经网络结构特征学习的独立于解析器的文本到 SQL 语义解析错误检测模型，实验表明此方法超越了解析器依赖的不确定性度量方法，能够有效提高文本到 SQL 语义解析器的性能和可用性。
PDFa year ago
EMNLP使用细粒度查询理解提升文本转 SQL 语义解析
本文提出了一种基于标记级精细化查询理解的通用、模块化的神经语义分析框架，包括命名实体识别器（NER）、神经实体链接器（NEL）和神经语义解析器（NSP），该框架联合建模查询和数据库，并基于动态生成的语法合成基于树结构的 SQL 查询。实验证
PDF2 years ago