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图神经网络在Text-to-SQL解析中的技术研究
被引量：
3
1
作者
曹合心
赵亮
李雪峰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第4期110-115,共6页
语义解析领域中的Text-to-SQL任务对实现基于数据库的自动问答具有重要意义。现有深度学习模型,如Seq2Seq的序列生成模型在单表SQL查询中已取得显著效果,但无法解决多表SQL查询的问题。图神经网络能够有效提取数据库表和问句之间的关联...
语义解析领域中的Text-to-SQL任务对实现基于数据库的自动问答具有重要意义。现有深度学习模型,如Seq2Seq的序列生成模型在单表SQL查询中已取得显著效果,但无法解决多表SQL查询的问题。图神经网络能够有效提取数据库表和问句之间的关联信息,丰富解析过程中的语义信息,从而提升多表SQL查询的准确率。文中提出一种自适应的图构建方式和图编码方式,在现有Text-to-SQL模型中引入问句信息,通过对问句和数据库的拼接词向量进行卷积操作生成图网络初始化权重,对同种类型下的不同数据库可实现统一训练。采用IRNet框架和关系扩充的方式进行整体模型设计,在当前开放的Text-to-SQL数据集Spider上进行验证。结果表明,该技术能够有效提升多表SQL语句生成的匹配准确率,同时算法对图神经网络在Text-to-SQL领域的研究具有重要的参考价值。
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关键词
Text-to-
sql
解析
深度学习
图构建
图神经网络
多表sql语句生成
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职称材料
题名
图神经网络在Text-to-SQL解析中的技术研究
被引量：
3
1
作者
曹合心
赵亮
李雪峰
机构
同济大学电子与信息工程学院
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第4期110-115,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2212015665)。
文摘
语义解析领域中的Text-to-SQL任务对实现基于数据库的自动问答具有重要意义。现有深度学习模型,如Seq2Seq的序列生成模型在单表SQL查询中已取得显著效果,但无法解决多表SQL查询的问题。图神经网络能够有效提取数据库表和问句之间的关联信息,丰富解析过程中的语义信息,从而提升多表SQL查询的准确率。文中提出一种自适应的图构建方式和图编码方式,在现有Text-to-SQL模型中引入问句信息,通过对问句和数据库的拼接词向量进行卷积操作生成图网络初始化权重,对同种类型下的不同数据库可实现统一训练。采用IRNet框架和关系扩充的方式进行整体模型设计,在当前开放的Text-to-SQL数据集Spider上进行验证。结果表明,该技术能够有效提升多表SQL语句生成的匹配准确率,同时算法对图神经网络在Text-to-SQL领域的研究具有重要的参考价值。
关键词
Text-to-
sql
解析
深度学习
图构建
图神经网络
多表sql语句生成
Keywords
Text-to-
sql
parsing
Deep learning
Graph construction
Graph neural network
Multi-table
sql
statement generation
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
图神经网络在Text-to-SQL解析中的技术研究
曹合心
赵亮
李雪峰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022
3
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