背景
一种用于文本到sql的多代理协作框架。该框架由三个Agents组成:Selector、Decomposer和Refiner。选择器压缩数据库并为用户查询保留相关的表模式。分解器将复杂的用户...
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一种用于文本到sql的多代理协作框架。该框架由三个Agents组成:Selector、Decomposer和Refiner。选择器压缩数据库并为用户查询保留相关的表模式。分解器将复杂的用户...
1、mismatch problem:自然语言(NL)表达的意图与SQL实现细节之间的不匹配;
2、lexical problem:大量的领域外的词给预测列带来了挑战。
与端到端合...
将自然语言查询转换为 SQL 语句的序列到序列(seq2seq)方法近年来备受关注。然而,与基于抽象语法树的 SQL 生成相比,seq2seq 语义解析器面临着更多挑战,包括在模式信息预测...
提出了一种更好的SQL 表示, 降低了自然语言和SQL语言之间的GAP,让模型可以更好的进行训练和推断
1、消除了GROUP BY, HAVING, FROM, JOIN ON这些...
结构化知识落地(SKG)意在使用结构化知识以完成用户请求,例如在数据库(database)上解析语义和在知识库(Knowledge-base)基础上回答问题。由于SKG任务的输入和输出是异...
虽然RATSQL等融合了关系信息,但目前仍有两点限制,一是无法发现有效的源路径(RATSQL是预先定义好的关系),二是相邻两个点,无法区分是不是local,即同一个表内。
编码器用...
问题中的model在多个表car_name和model_list的字段model、model_id中出现,应该链接到哪一个字段。比如问题中的car在多个表cars_data和car_nam...
之前的模型(seq2sql,sqlnet)完全忽略了各个column的数据类型,但数据类型其实是一个很重要的信息,比如在预测WHERE子句时,只有数值类型的column才可以比较大小,字符...
SQLNet模型是紧随WIkiSQL数据集之后的一个比较知名的Baseline。由于WikiSQL数据集中的SQL比较简单,如下图所示为一个WIkiSQL中的示例,因而SQLNet将预测一...