基于内容增强的BERT文本到SQL生成
计算与语言
2020-04-23 v5
摘要
我们提出了一种简单的方法，利用表格内容来增强基于BERT的模型，以解决文本到SQL问题。基于观察到部分表格内容与问题字符串中的某些词匹配，以及部分表头也与问题字符串中的某些词匹配，我们为深度模型编码了两个额外的特征向量。我们的方法也有利于测试时的模型推理，因为表格在训练和测试时几乎相同。我们在WikiSQL数据集上测试了我们的模型，在逻辑形式和执行准确率上均比基于BERT的基线模型高出3.7%，达到了最先进的水平。
引用
@article{arxiv.1910.07179,
title = {Content Enhanced BERT-based Text-to-SQL Generation},
author = {Tong Guo and Huilin Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.07179},
year = {2020}
}
备注
working in progress