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题名基于结构化案例推理的SQL生成模型
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作者
罗明全
王静
魏英
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机构
泸州职业技术学院人工智能与大数据学院
四川水利职业技术学院招生就业处
泸州市纳溪区江南职业中学
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出处
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第3期478-485,共8页
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基金
四川省哲学社会科学规划项目(SC22B141)。
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文摘
自动化的自然语言与数据库接口对于应用开发至关重要。语义解析驱动的推理时间结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)自适应方法能够兼容来自新域的样本,且无需重复调优。现有方法通常简单地将编码器输入的新域输入-输出案例连接到模型中,进而使解码器产生偏差,不能充分利用案例中逻辑形式的结构。基于上述情况,提出一种基于结构化案例推理(Structured Case Reasoning Model,SCRM)的SQL生成模型,充分利用案例的逻辑形式和候选输出之间的子树级相似性,以此生成更好的解码器决策;提出一个可训练的组合子树相似函数,与全树嵌入相比,该函数对于大型搜索边界的评分更为准确。SCRM结合新的结构化案例记忆及可训练的查询子树相似度模块,可以提升推理过程中正确输出的得分。在5种不同的数据集上进行实验,相对于其他模型,所提出的SCRM凭借结构化案例的优势,在不同性能指标上均取得了最佳结果。
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关键词
Text-to-SQL
子树级相似性
结构化案例
解码器
相似函数
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Keywords
Text-to-SQL
subtree-level similarity
structured case
decoder
similarity function
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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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