LGESQL：融合局部与非局部关系的线图增强文本到SQL模型
计算与语言
2021-06-11 v3
摘要
本工作旨在解决文本到SQL任务中具有挑战性的异构图编码问题。以往方法通常以节点为中心，仅利用不同的权重矩阵来参数化边类型，这1)忽略了嵌入在边拓扑结构中的丰富语义，2)未能区分每个节点的局部与非局部关系。为此，我们提出了一种线图增强文本到SQL（LGESQL）模型，以在不构造元路径的情况下挖掘潜在的关系特征。借助线图，消息不仅通过节点间的连接，也通过有向边的拓扑结构更有效地传播。此外，在图迭代过程中，局部与非局部关系被有区别地整合。我们还设计了一个称为图剪枝的辅助任务，以提升编码器的判别能力。在撰写本文时，我们的框架在跨域文本到SQL基准Spider上取得了最先进的结果（使用Glove为62.8%，使用Electra为72.0%）。
引用
@article{arxiv.2106.01093,
title = {LGESQL: Line Graph Enhanced Text-to-SQL Model with Mixed Local and Non-Local Relations},
author = {Ruisheng Cao and Lu Chen and Zhi Chen and Yanbin Zhao and Su Zhu and Kai Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.01093},
year = {2021}
}
备注
15 pages, 8 figures, accepted to ACL 2021 main conference