IGSQL：基于数据库模式交互图的上下文相关文本到SQL生成神经模型
计算与语言
2020-11-12 v1
摘要
上下文相关文本到SQL任务近年来备受关注。先前关于上下文相关文本到SQL任务的模型仅集中于利用历史用户输入。在本工作中，除了使用编码器捕获用户输入的历史信息外，我们提出了一种数据库模式交互图编码器，以利用数据库模式项的历史信息。在解码阶段，我们引入门机制来衡量不同词表的重要性，进而进行SQL词元的预测。我们在基准SParC和CoSQL数据集上评估了我们的模型，这两个数据集是两个大型复杂的上下文相关跨域文本到SQL数据集。我们的模型大幅优于先前的最先进模型，并在这两个数据集上取得了新的最先进结果。对比与消融结果证明了我们模型的有效性以及数据库模式交互图编码器的有用性。
引用
@article{arxiv.2011.05744,
title = {IGSQL: Database Schema Interaction Graph Based Neural Model for Context-Dependent Text-to-SQL Generation},
author = {Yitao Cai and Xiaojun Wan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.05744},
year = {2020}
}
备注
EMNLP 2020