基于图到序列模型的 SQL 到文本生成
计算与语言
2019-02-14 v2 机器学习
摘要
以往工作采用普通的 Seq2Seq 模型处理 SQL 到文本生成任务，这可能无法充分捕捉 SQL 查询中固有的图结构信息。本文中，我们首先引入一种策略将 SQL 查询表示为有向图，然后采用图到序列模型将全局结构信息编码到节点嵌入中。该模型能有效学习 SQL 查询模式与其解释之间的关联。在 WikiSQL 数据集和 Stackoverflow 数据集上的实验结果表明，我们的模型显著优于 Seq2Seq 和 Tree2Seq 基线，达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1809.05255,
title = {SQL-to-Text Generation with Graph-to-Sequence Model},
author = {Kun Xu and Lingfei Wu and Zhiguo Wang and Yansong Feng and Vadim Sheinin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.05255},
year = {2019}
}
备注
EMNLP18, Accepted