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基于弱监督学习的Text-to-SQL自动生成方法
1
作者
向宁
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第3期520-529,共10页
结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)生成模型对于非专业人员检索情报至关重要。通常训练SQL生成模型需要使用标注的SQL以及对应的自然语言问题,现有SQL生成模型难以推广到不同的训练数据。根据问题分解半结构化表示(Decompo...
结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)生成模型对于非专业人员检索情报至关重要。通常训练SQL生成模型需要使用标注的SQL以及对应的自然语言问题,现有SQL生成模型难以推广到不同的训练数据。根据问题分解半结构化表示(Decomposition Semi-structed Representation,DSR),提出一种基于弱监督学习的Text-to-SQL自动生成方法(Text-to-SQL Automatic Generation Method Based on Weakly Supervised Learning,TS-WSL),给定问题、DSR和执行答案,能够自动合成用于训练Text-to-SQL模型的SQL查询。使用DSR解析器对问题进行解析,通过短语链接、连接路径推理以及SQL映射过程生成候选SQL;使用候选SQL搜索选择最佳的SQL查询;使用生成的SQL数据对T5模型进行训练。在5个基准数据集上进行实验,结果表明所提方法比基于注释SQL数据集上训练的模型更具泛化性,在无域内DSR场景下,仍然可以达到完全监督模型约90%的性能。
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关键词
结构化查询语言生成模型
分解半结构化表示
弱监督学习
大模型
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职称材料
题名
基于弱监督学习的Text-to-SQL自动生成方法
1
作者
向宁
机构
乐山职业技术学院人工智能学院
出处
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第3期520-529,共10页
基金
国家自然科学基金(12171159)
四川省科技计划资助(2018TJPT0013)。
文摘
结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)生成模型对于非专业人员检索情报至关重要。通常训练SQL生成模型需要使用标注的SQL以及对应的自然语言问题,现有SQL生成模型难以推广到不同的训练数据。根据问题分解半结构化表示(Decomposition Semi-structed Representation,DSR),提出一种基于弱监督学习的Text-to-SQL自动生成方法(Text-to-SQL Automatic Generation Method Based on Weakly Supervised Learning,TS-WSL),给定问题、DSR和执行答案,能够自动合成用于训练Text-to-SQL模型的SQL查询。使用DSR解析器对问题进行解析,通过短语链接、连接路径推理以及SQL映射过程生成候选SQL;使用候选SQL搜索选择最佳的SQL查询;使用生成的SQL数据对T5模型进行训练。在5个基准数据集上进行实验,结果表明所提方法比基于注释SQL数据集上训练的模型更具泛化性,在无域内DSR场景下,仍然可以达到完全监督模型约90%的性能。
关键词
结构化查询语言生成模型
分解半结构化表示
弱监督学习
大模型
Keywords
SQL generation model
DSR
weak supervised learning
big data model
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于弱监督学习的Text-to-SQL自动生成方法
向宁
《无线电通信技术》
北大核心
2025
0
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