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面向跨域自然语言生成SQL语句的超图神经网络
1
作者
郝志峰
黎阳霖
+1 位作者
许柏炎
蔡瑞初
《计算机工程》
北大核心
2025年第5期114-123,共10页
近年来,图神经网络(GNN)广泛-应用于跨域自然语言生成结构化查询语言(SQL)语句(Text-to-SQL)的编码器。基于GNN的编码过程通过捕获数据库架构和自然语言问题之间的关联信息,大幅提高生成模型在跨域SQL语句生成下的泛化性。现有的GNN方...
近年来,图神经网络(GNN)广泛-应用于跨域自然语言生成结构化查询语言(SQL)语句(Text-to-SQL)的编码器。基于GNN的编码过程通过捕获数据库架构和自然语言问题之间的关联信息,大幅提高生成模型在跨域SQL语句生成下的泛化性。现有的GNN方法在异构图结构编码学习过程中存在缺陷,以节点为中心进行数据库架构和自然语言问题的链接预测,在复杂语义场景下容易出现错配。针对这一问题,提出一种面向跨域Text-to-SQL的异构图学习框架。框架针对异构图以边为中心学习的过程提出关系边子图构建和边超图注意力网络,有效学习异构图中关系边与节点的差异化结构特征,实现复杂语义场景下SQL语句正确生成。为验证所提框架的有效性,在多个跨域Text-to-SQL数据集上进行充分实验对比。结果表明,相较于基线,该框架在F1值和完全匹配准确率(EMA)指标上均取得显著提升,且在复杂跨域场景下具有更强的泛化性。
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关键词
自然语言
处理
自然语言生成sql语句解析
深度学习
图构建
图神经网络
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职称材料
面向研究生招生咨询的中文Text-to-SQL模型
2
作者
王庆丰
李旭
+1 位作者
姚春龙
程腾腾
《计算机工程》
北大核心
2025年第3期362-368,共7页
研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言...
研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言问题转化为SQL语句后到结构化数据库中查询答案并返回。搜集了研究生招生场景中的高频咨询问题,根据3所高校真实招生数据,构建问题与SQL语句模板,通过填充模板的方式构建数据集,共有训练集1501条、测试集386条。将RESDSQL的RoBERTa模型替换为具有更强多语言生成能力的XLM-RoBERTa模型、T5模型替换为mT5模型,并在目标领域数据集上进行微调,在招生领域问题上取得了较高的准确率,在mT5-large模型上执行正确率为0.95,精确匹配率为1。与基于ChatGPT3.5模型、使用零样本提示的C3SQL方法对比,该模型性能与成本均更优。
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关键词
中文文本转结构化查询
语言
自然语言
查询
中文
sql
语句
生成
预训练模型
Text-to-
sql
数据集
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职称材料
图神经网络在Text-to-SQL解析中的技术研究
被引量：
3
3
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
面向跨域自然语言生成SQL语句的超图神经网络
1
作者
郝志峰
黎阳霖
许柏炎
蔡瑞初
机构
广东工业大学计算机学院
汕头大学理学院
出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第5期114-123,共10页
基金
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0111501)
国家优秀青年科学基金(62122022)
国家自然科学基金(61876043,61976052,62206064)。
文摘
近年来,图神经网络(GNN)广泛-应用于跨域自然语言生成结构化查询语言(SQL)语句(Text-to-SQL)的编码器。基于GNN的编码过程通过捕获数据库架构和自然语言问题之间的关联信息,大幅提高生成模型在跨域SQL语句生成下的泛化性。现有的GNN方法在异构图结构编码学习过程中存在缺陷,以节点为中心进行数据库架构和自然语言问题的链接预测,在复杂语义场景下容易出现错配。针对这一问题,提出一种面向跨域Text-to-SQL的异构图学习框架。框架针对异构图以边为中心学习的过程提出关系边子图构建和边超图注意力网络,有效学习异构图中关系边与节点的差异化结构特征,实现复杂语义场景下SQL语句正确生成。为验证所提框架的有效性,在多个跨域Text-to-SQL数据集上进行充分实验对比。结果表明,相较于基线,该框架在F1值和完全匹配准确率(EMA)指标上均取得显著提升,且在复杂跨域场景下具有更强的泛化性。
关键词
自然语言
处理
自然语言生成sql语句解析
深度学习
图构建
图神经网络
Keywords
Natural Language Processing(NLP)
Text-to-
sql
parsing
deep learning
graph construction
Graph Neural Network(GNN)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
面向研究生招生咨询的中文Text-to-SQL模型
2
作者
王庆丰
李旭
姚春龙
程腾腾
机构
大连工业大学信息科学与工程学院
大连工业大学工程训练中心
出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第3期362-368,共7页
基金
辽宁省教育厅青年科技人才“育苗”项目(J2020113)
辽宁省教育厅科学研究项目(LJKZ0537)
2024年度辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金资助项目(LJ212410152070)。
文摘
研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言问题转化为SQL语句后到结构化数据库中查询答案并返回。搜集了研究生招生场景中的高频咨询问题,根据3所高校真实招生数据,构建问题与SQL语句模板,通过填充模板的方式构建数据集,共有训练集1501条、测试集386条。将RESDSQL的RoBERTa模型替换为具有更强多语言生成能力的XLM-RoBERTa模型、T5模型替换为mT5模型,并在目标领域数据集上进行微调,在招生领域问题上取得了较高的准确率,在mT5-large模型上执行正确率为0.95,精确匹配率为1。与基于ChatGPT3.5模型、使用零样本提示的C3SQL方法对比,该模型性能与成本均更优。
关键词
中文文本转结构化查询
语言
自然语言
查询
中文
sql
语句
生成
预训练模型
Text-to-
sql
数据集
Keywords
Chinese Text-to-Structured Query Language(
sql
)
natural language query
sql
statement generation in Chinese
pre-trained models
Text-to-
sql
datasets
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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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
3
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向跨域自然语言生成SQL语句的超图神经网络
郝志峰
黎阳霖
许柏炎
蔡瑞初
《计算机工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向研究生招生咨询的中文Text-to-SQL模型
王庆丰
李旭
姚春龙
程腾腾
《计算机工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
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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职称材料
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