mRAT-SQL+GAP：一种葡萄牙语文本到SQL的Transformer
计算与语言
2021-11-30 v2 人工智能
摘要
将自然语言问题翻译为SQL查询已引起越来越多的关注，尤其是与Transformer及类似语言模型相关的研究。大量技术面向英语；因此，在本工作中，我们研究了当输入问题以葡萄牙语给出时的SQL翻译。为此，我们适当地调整了最先进的工具与资源。我们基于多语言BART模型（我们报告了使用其他语言模型的测试）改进了RAT-SQL+GAP系统，并制作了Spider数据集的翻译版本。我们的实验揭示了以非英语语言为目标时出现的有趣现象；特别是，即使只想要单一目标语言，将原始与翻译的训练数据集一起训练效果更好。这个用双倍大小训练数据集（英语和葡萄牙语）微调的多语言BART模型，在对葡萄牙语测试数据集进行推断时达到了基线的83%。本调查可帮助其他研究者在非英语语言中取得机器学习成果。我们的多语言就绪版RAT-SQL+GAP及数据已开源，作为mRAT-SQL+GAP发布于：https://github.com/C4AI/gap-text2sql
引用
@article{arxiv.2110.03546,
title = {mRAT-SQL+GAP:A Portuguese Text-to-SQL Transformer},
author = {Marcelo Archanjo José and Fabio Gagliardi Cozman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03546},
year = {2021}
}
备注
Published in: Intelligent Systems. BRACIS 2021. Lecture Notes in Computer Science