通过问题分解进行弱监督文本到 SQL 解析.pdf

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WeaklySupervisedText-to-SQLParsingthroughQuestionDecomposition

TomerWolfsonDanielDeutchJonathanBerant

BlavatnikSchoolofComputerScience,TelAvivUniversityAllenInstituteforAI

tomerwol@mail.tau.ac.il,danielde@post.tau.ac.il,joberant@cs.tau.ac.il

AbstractInthispaperweproposeaweaksupervisionap-

proachfortrainingtext-to-SQLparsers.Weavoid

Text-to-SQLparsersarecrucialinenabling

theuseofmanuallylabeledNL-SQLexamples

non-expertstoeffortlesslyqueryrelational

andrelyinsteadondataprovidedbynon-expert

2data.Trainingsuchparsers,bycontrast,gen-

2erallyrequiresexpertiseinannotatingnaturalusers.Fig.1presentsahigh-levelviewofourap-

0language(NL)utteranceswithcorrespondingproach.Theinput(leftcorner,inred)isusedto

SQLqueries.Inthiswork,weproposeaweakautomaticallysynthesizeSQLqueries(step3,in

rsupervisionapproachfortrainingtext-to-SQLgreen)which,inturn,areusedtotrainatext-to-

Aparsers.Wetakeadvantageoftherecentlypro-SQLmodel.Thesupervisionsignalconsistsofthe

posedquestionmeaningrepresentationcalledquestion’sansweranduniquely,astructuredrep-

6QDMR,anintermediatebetweenNLandfor-

2malquerylanguages.Givenquestions,t

数学毕业，从事大数据工作十几年，涉及二三十个行业

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