Schema-R1：Text-to-SQL 任务中模式链接的推理训练方法

Wuzhenghong Wen; Su Pan; yuwei Sun

Schema-R1：Text-to-SQL 任务中模式链接的推理训练方法

人工智能 2025-06-16 v1 计算与语言数据库

作者: Wuzhenghong Wen , Su Pan , yuwei Sun

摘要

模式链接是 Text-to-SQL 任务中的关键步骤，旨在根据给定问题准确预测 SQL 查询所需的表名和列名。然而，当前用于模式链接模型的微调方法采用死记硬背范式，过度优化于真实模式链接结果而损害了推理能力。这一限制源于获取下游任务高质量推理样本的困难。为解决此问题，我们提出 Schema-R1，一个使用强化学习训练的模式链接推理模型。具体而言，Schema-R1 包含三个关键步骤：构建高质量推理样本的小批量、监督微调用于冷启动初始化，以及基于规则的强化学习训练。最终结果表明，我们的方法有效增强了模式链接模型的推理能力，相比现有方法在过滤准确率上实现了 10% 的提升。我们的代码可在 https://github.com/hongWin/Schema-R1/ 获取。

关键词

模式链接 Text-to-SQL 推理训练强化学习监督微调过滤准确率

引用

@article{arxiv.2506.11986,
  title  = {Schema-R1: A reasoning training approach for schema linking in Text-to-SQL Task},
  author = {Wuzhenghong Wen and Su Pan and yuwei Sun},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2506.11986},
  year   = {2025}
}

备注

11 pages, 3 figures, conference

Schema-R1：Text-to-SQL 任务中模式链接的推理训练方法

摘要

关键词

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备注

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