【摘 要】
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Text-to-SQL是自然语言处理领域的一个重要任务,该任务将自然语言描述或问题转换为对一个具体的数据库的SQL查询。现如今,数据库技术有着广泛的应用,互联网上绝大多数的信息数据都是保存在数据库中的,Text-to-SQL技术可以帮助更多非专业人士快速地从数据库中获取信息。Text-to-SQL中的一个重要问题是:如何准确快速地解码出SQL语句。因此本文针对Text-to-SQL中的解码问题进行
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Text-to-SQL是自然语言处理领域的一个重要任务,该任务将自然语言描述或问题转换为对一个具体的数据库的SQL查询。现如今,数据库技术有着广泛的应用,互联网上绝大多数的信息数据都是保存在数据库中的,Text-to-SQL技术可以帮助更多非专业人士快速地从数据库中获取信息。Text-to-SQL中的一个重要问题是:如何准确快速地解码出SQL语句。因此本文针对Text-to-SQL中的解码问题进行研究,主要研究内容分为三个部分:基于转移系统的SQL解码方法,根据SQL固有的语法结构,通过构建转移系统的方式,在SQL的解码过程中构建部分抽象语法树,限制解码空间,确保生成的SQL符合语法规则。同时对现有的转移系统进行改进,缩减文法序列长度,提升解码的时间效率。基于预训练序列到序列语言模型的SQL解码方法使用预训练语言模型完成Text-to-SQL的解码任务,无需增加额外的结构,只需在输入序列中构建相应的特征。同时该模型应用于国家电网调控AI创新大赛中,同时增加了表格检索和数据增强两个额外的部分,以适应该比赛提供的数据集特点,最终在比赛中夺得第二赛道冠军。基于模板检索的非自回归SQL解码方法以提升SQL的解码速度为目标,利用非自回归模型的时间优势,加速SQL解码。同时使用模板检索的方式为非自回归模型增加更多的编码信息,以弥补非自回归模型的不足之处。
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